Mae Deallusrwydd Artiffisial (AI), yn enwedig dysgu peiriannau (ML), yn chwyldroi gofal iechyd, gyda dylanwad amlwg ar ddelweddu meddygol. Disgwylir i'r farchnad AI fyd-eang ymchwyddo i $914.8 biliwn erbyn 2028. Mae'r cynnydd cyflym hwn mewn diagnosteg gofal iechyd yn deillio o allu AI i ddadansoddi sganiau meddygol gyda thrachywiredd, cyflymder a chysondeb uwch, sy'n aml yn rhagori ar alluoedd dynol.
Gall AI drawsnewid delweddu meddygol trwy ei ddadansoddiad delwedd wedi'i fireinio, gan helpu i wella dangosiadau meddygol a chanfod clefydau'n gynnar. Mae wedi bod yn hynod effeithiol mewn radioleg, gan nodi clefydau fel twbercwlosis, niwmonia, a chanser yr ysgyfaint ym mhelydrau X y frest yn fwy cywir na llawer o radiolegwyr profiadol.
Mewn meddygaeth fanwl, mae effaith AI yn sylweddol. Mewn oncoleg, mae AI yn cynorthwyo i ddehongli nodweddion tiwmor yn fanwl, gan hwyluso cynlluniau triniaeth personol. Mae hefyd yn hanfodol ar gyfer rhagfynegi ac asesu risg, gan alluogi nodi materion iechyd yn gynnar cyn i symptomau ddod i'r amlwg.
Mae Shaip, darparwr gofal iechyd a data meddygol amlwg, yn cynnig amrywiaeth o setiau data ar gyfer hyfforddi modelau AI ac ML. Mae eu hadnoddau data yn allweddol wrth lunio modelau AI cadarn, manwl gywir ar gyfer gofal iechyd, gyrru prosiectau AI, a sicrhau canlyniadau rhagorol.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
