Biomedisinsk teknologi, som omfatter alle felt relatert til menneskers helse og forbedring av helsesystemer, er av stor betydning ved diagnostisering, diagnostisering og behandling av sykdommer. Eksperter påpeker at fordeler som tidlig diagnose og enkel behandlingstilpasning gis takket være biomedisinsk teknologi, som dekker mange enheter fra munnvann til pacemaker som brukes i tannhelsefeltet.
Üsküdar University Health Services Fagskole Biomedical Device Technology Lektor Aybike Pirol evaluerte biomedisinsk teknologi.
Foreleser Aybike Pirol sa at biomedisinsk teknologi er en teknologi som inkluderer alle slags apparater, sett, materialer og enheter relatert til helse innen medisin og biologi, og som utvikler nye tilnærminger for å komme videre på disse områdene.
Pirol uttalte at målet med biomedisinsk teknologi er å øke livskvaliteten og utvinningen ved å tilby løsningen på medisinske eller biologiske problemer, og noen ganger til og med akselerere utvinningen, sa Pirol: "Biomedisinsk teknologi bruker teknikkene og metodene til tradisjonell ingeniørkunst mens den brukes dette. Biomedisinsk ingeniørfag, som samler ekspertise og metoder innen medisinske og ingeniørvitenskapelige vitenskaper, det vil si betraktet som et takkonsept, øker levestandarden ved å anvende teknologiens kraft på biomedisinfeltet, samt forlenge menneskeliv, øke kvaliteten av livet, redusere funksjonshemming og gjøre tilgjengelighet mulig. sa.
Biomedisinsk teknologi brukt i klinisk medisinsk bildediagnostikk
Pirol sa at biomedisinsk teknologi brukes på mange forskjellige helsefelt, da den inkluderer en rekke aktiviteter som utstyrsdesign og forskning, "I dag er klinisk-medisinsk avbildning, som alle kan møte, et av områdene der biomedisinsk teknologi benyttes. Bildediagnostikk med biomedisinsk teknologi har stor betydning ved diagnostisering, diagnostisering og behandling av sykdommen uten noen invasiv prosedyre i kroppen. I tillegg er vevsteknikk, bioinformatikk, nanoteknologi, klinisk teknikk, biomaterialer, proteser for rehabilitering, ortoser, kunstige organstudier blant bruksområdene for biomedisinsk teknologi. Slik sett inkluderer biomedisinsk teknologi alle områder knyttet til menneskers helse og forbedring av helsesystemer. han sa.
Dekker mange enheter fra tannlegeområdet til pacemakere
Foreleser Aybike Pirol sa at den biomedisinske teknologien, som i utgangspunktet brukes i diagnose, diagnose og behandling, brukes i alle områder relatert til levende og biologiske systemer, "Munnvannet, som er en hjelpeenhet i tannområdet for å beskytte tannhelsen. helse med sin vann- og luftsprayfunksjon, ligger også i samme område.Komposittmaterialer brukt siden 1800-tallet, pacemakere, PAP-enheter som kontinuerlig gir trykkluft for å forhindre søvnapné, avanserte kirurgiske roboter, biologiske menneskelige genomsekvenser, modellering av biologiske systemer, dataassistert kirurgi og ortopediske studier er noen av bruksområdene. . Med disse applikasjonene er det fordeler som tidlig diagnose og enkel tilpasning til behandling." han sa.
Kunstig intelligens har tre kognitive ferdigheter
Foreleser Aybike Pirol, som også berørte bruken av kunstig intelligens i kunstig teknologi, sa: "Vi kan definere programvare- og maskinvarehelheten som kan utføre menneskelignende oppgaver som kunstig intelligens. Bevegelse, tale, lyddeteksjon, numeriske resonnementoppgaver og funksjoner er basert på tilpasning til nye innganger. Alle disse oppgavene og funksjonene dekker teknologier for kunstig intelligens. Læringsprosessen som forbinder med data, selvkorrigeringsprosessen og å finne den rette algoritmen for å oppnå ønsket resultat er de tre kognitive ferdighetene som kunstig intelligens-teknologi fokuserer på.» han sa.
Kunstig intelligens gir korte løsninger
Pirol la merke til at det er mange teknologier og disipliner, inkludert kunstig intelligens, som har grener innen matematikk og ingeniørfag, "Automatisk talegjenkjenning, naturlig språkbehandling, visuell gjenkjenning, tekstgjenkjenning, robotsystemer er blant kunstig intelligensteknologier. Med kunstig teknologi løses komplekse situasjoner på kortere tid, noe som øker livsstilen og utviklingen innen medisin, og økt produktivitet er blant de første fordelene som dukker opp. sa.
Pirol sa at verktøyene og applikasjonene på dette feltet har økt med utviklingen innen teknologi, og sa: "Selvkjørende kjøretøy, Googles søkealgoritme, robotarmer som kan utføre komplekse oppgaver, applikasjoner for synshemmede, applikasjoner utviklet med mobiltelefoner er stadig økende. På denne måten er det mulig å øke livskvaliteten til alle individer.» han sa.
Foreleser Aybike Pirol uttalte at biomedisinsk, helsebioinformatikk og medisinsk bildediagnostikk er de vanligste områdene der kunstig intelligens og maskinlæringsmetoder er populære og sa: "I dag ser man at kunstig intelligens-teknologi er nyttig i tidlig oppdagelse av dårlige resultater og i å vite stadiet av sykdommen. På dette punktet bør viktigheten av matematisk modellering understrekes. Det er viktig å identifisere matematiske modeller og problemer godt for å komme videre i den pågående utviklingsprosessen innen kunstig intelligens og for å øke suksessen til kunstig intelligens." sa.
Kunstig intelligens-applikasjoner bringer nye utviklinger
Foreleser Aybike Pirol, som også berørte anvendelsene av kunstig intelligens i biomedisin, sa: "Anvendelsen av kunstig intelligens, som er et av de innovative ingeniørkonseptene, til medisin og biologi bringer nye utviklinger. Med utviklingen av kunstig intelligens-applikasjoner gjør biomedisinsk teknologi fremgang parallelt med denne utviklingen. Spesielt de siste årene har maskinlæringstyper som bruker kunstige nevrale nettverk blitt møtt ganske ofte. Inkludering av kunstig intelligens i biomedisinsk teknologi har potensial i utviklingen av tidlig diagnosemetoder, som er viktige for behandling av sykdommer. Å gi eksempler på noen av studiene som er gjort med dyp læring, som er en undergren av maskinlæring, gjør det mulig å si at kunstig intelligens-teknologi har gjort fremskritt i diagnostisering. I studier som kreftdiagnose, genutvelgelse og -klassifisering, gendiversitet, 3D-hjernerekonstruksjon, nevrale celleklassifisering, hjernevevsklassifisering, Alzheimers diagnose og sykdomsprediksjon, er nå dyplæringsmetoden, som er maskinlæring ved bruk av kunstige nevrale nettverk. ofte brukt. sa.
Vær den første til å kommentere