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Yixuan Gu
En los últimos años, ha habido mucho interés en la investigación sobre el creciente uso de la inteligencia artificial (IA) en la salud y la medicina. Este estudio intenta proporcionar una imagen global y verificada de la investigación sobre la IA en la medicina y la salud. Hay vastos recursos de información disponibles, pero también hay dispositivos que no pueden decidir ejemplos con precisión o predecir el futuro. Los métodos convencionales para diagnosticar enfermedades son manuales y propensos a errores. En comparación con la capacidad humana de élite, el uso de enfoques predictivos de inteligencia artificial mejora la autodeterminación y reduce los errores de identificación. Un análisis exhaustivo de esos artículos convenció a la parte solicitante de solicitar los procesos de IA más complejos para los marcos sintomáticos clínicos. Este informe de investigación busca descubrir información clave sobre el flujo y el pasado de muchas técnicas de IA en el entorno clínico utilizadas en la investigación clínica actual, particularmente en las áreas de predicción de enfermedades coronarias, enfermedades cerebrales, próstata, enfermedades hepáticas e infecciones renales. Para garantizar que Childs esté bien informado y guiado, este estudio utiliza el cálculo del examen de coordinación para distinguir las dificultades de salud mental de Childs y aplica el cálculo del examen de conciliación a la investigación de salud mental de Childs. Se realiza un análisis y una exploración exhaustivos de la salud mental de los niños a la luz del enfoque de diseño del marco y la técnica de agrupación de minería de información.
In recent years, there has been a lot of research interest in the growing use of artificial intelligence (AI) in health and medicine. This study attempts to provide a global, verified picture of research on AI in medicine and health. There are vast informational resources available, but there are also devices that can't decide examples precisely or predict the future. The conventional methods for diagnosing illnesses are manual and prone to error. When compared to elite human ability, the use of artificial intelligence's predictive approaches improves auto determination and reduces identification errors. A thorough analysis of those articles convinced the ordering party to order the most complex AI processes for clinical symptomatic frameworks. This research report seeks to unearth some key information on the flow and past of many AI techniques in the clinical setting used in the current clinical investigation, particularly in the areas of coronary disease prediction, brain illness, prostate, liver illness, and kidney infection. In order to ensure that Childs are well-informed and guided, this study uses the coordination examination calculation to distinguish Childs' mental health difficulties and applies the reconciliation examination calculation to Childs' mental health inquiry. A thorough analysis and exploration of children's mental health is completed in light of the framework design approach and information mining grouping technique.
