Mapa Mental - Inteligência Artificial na Saúde

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Aprendizado de Máquina Frameworks de Visão Computacional Técnica que descobre padrões em acilitam desenvolvimento de aplicações grandes volumes de dados. complexas. Métodos supervisionados e não Padronizam código, aumentando a supervisionados são comuns. eficiência do projeto. Utilização em sistemas de apoio Oferecem suporte e manutenção para código à decisão médica. desenvolvido. Capacidade de melhorar com a Permitem a utilização de algoritmos experiência e novos dados. avançados de visão. Inteligência Aplicações da IA Artificial Redes Convolucionais Auxílio no diagnóstico de Especializadas em doenças complexas e raras. na reconhecimento de imagens e Análise de imagens médicas vídeos. para detecção precoce. Camadas convolucionais extraem Personalização de Saúde características relevantes. tratamentos com base em Camadas totalmente conectadas dados do paciente. realizam a classificação Automatização de processos final. administrativos e Usadas em diagnósticos por clínicos. imagem e detecção de anomalias. Processamento de Linguagem Natural Utiliza bibliotecas como NLTK para análise de texto. Tokenização divide frases em palavras ou Redes Neurais Artificiais tokens. Sistemas Especialistas Estruturas que imitam Permite a compreensão e geração de Desenvolvidos para resolver funcionamento do cérebro humano. linguagem natural. problemas em domínios Camadas ocultas processam Aplicações incluem chatbots e assistentes específicos. informações complexas. virtuais. Baseiam-se no conhecimento de Camadas de saída geram previsões especialistas humanos. ou classificações. Fases de implementação são Funções de ativação determinam a críticas para sucesso. ativação dos neurônios. Exemplos incluem diagnósticos médicos e recomendações de tratamento.