Пандемія Covid-19 представила неперевершені виклики глобальними системами охорони здоров'я, що спонукало термінову потребу в розширених та надійних моделях прогнозування для підтримки управління захворюваннями, формулювання політики та стратегії утримання1,2,3,4. Такі моделі мають вирішальне значення для відстеження прогресування захворювання, оцінки факторів ризику та оптимізації розподілу ресурсів у режимі реального часу. Згорні нейронні мережі (CNNS), потужний клас глибокого навчання, що в цьому плані стали перспективною технологією, демонструючи здатність обробляти та аналізувати різноманітні типи даних про здоров'я, включаючи медичні зображення, геномні дані та інформацію про часові серії. Їх застосування щодо прогнозування результатів, пов'язаних з Covid-19, привернуло увагу через їх потенціал для виявлення складних закономірностей та кореляцій у високомірних наборах даних. Незважаючи на зростаючу популярність, розгортання CNN в умовах охорони здоров’я, особливо для прогнозування Covid-19, загрожує проблемами, які повинні звертатися до їхньої відповідальності. Ця дослідницька робота має вичерпну перспективу науки про дані, щоб дослідити критичні обмеження моделей прогнозування на основі CNN для даних про здоров'я Covid-19. Дослідження визначає три основні напрямки: якість даних, архітектура моделі та узагальнення, кожен з яких відіграє ключову роль у формуванні продуктивності та надійності моделей CNN5,6,7.
По -перше, питання якості даних є значною перешкодою. Набори даних Health-19 Covid-19 часто страждають від неповних, галасливих або незбалансованих даних, які можуть перекосити модельну підготовку та призвести до упереджених прогнозів8,9. Відсутність стандартизованих та репрезентативних наборів даних у різних регіонах та популяціях ще більше ускладнює розробку узагальнених моделей. У цьому документі підкреслюється необхідність вдосконалених практик курації даних, включаючи надійні методи попередньої обробки, стратегії збільшення даних та включення синтетичних даних для пом'якшення цих проблем. По -друге, досліджуються архітектурні обмеження CNN з особливим акцентом на їх залежність від великих обчислювальних ресурсів та чутливості до установок гіперпараметра. У статті йдеться про те, як ці обмеження можуть перешкоджати масштабованню та ефективності CNN, особливо в налаштуваннях, що обмежуються ресурсами. Більше того, складність архітектур CNN може призвести до перевитрати при навчанні на обмежених наборах даних, зменшуючи їх здатність надійно виконувати невидимі дані10,11,12,13,14. Для вирішення цих питань пропонуються стратегії, як передача навчання з попередньо підготовленими мережами, такими як Resnet та EffectiveNet, а також інтеграція вдосконалених методів оптимізації. По-третє, узагальнення залишається критичною проблемою для моделей CNN в контексті Covid-19. Моделі, які навчаються на конкретних наборах даних, часто намагаються адаптуватися до змін у розподілі даних у різних популяціях та клінічних умовах15,16,17. Ця відсутність адаптивності підриває довіру прогнозів у реальних програмах. У статті підкреслює важливість перехресної перевірки, зовнішньої перевірки на незалежних наборах даних та прийняття мультимодальних підходів, які містять додаткові джерела даних, такі як демографія пацієнта та результати лабораторії, для підвищення стійкості прогнозів.
Систематично висвітлюючи ці виклики, це дослідження дає корисну інформацію для дослідників та практиків, які мають на меті розгорнути CNN для прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження також підкреслює трансформаційний потенціал CNN у поєднанні з передовими методологіями, такими як методи регуляризації, функції фокусних втрат та пристосування, що стосуються домену, для подолання існуючих бар'єрів. Зрештою, цей документ сприяє більш широкому дискурсу про роль глибокого навчання в галузі охорони здоров'я, пропонуючи дорожню карту для розробки надійних, масштабованих та клінічно відповідних моделей CNN. Звертаючись до окремих обмежень, це дослідження має на меті подолати розрив між теоретичним прогресом та практичною реалізацією, сприяючи створенню інструментів, що працюють на AI, які можуть значно покращити результати охорони здоров'я під час пандемії Covid-19 та за її межами.
Фон
Пандемія Covid-19 каталізував неабияке збільшення обсягу та різноманітності даних про здоров'я, зібраних по всьому світу. Ці дані охоплюють широкий спектр джерел, включаючи медичні способи візуалізації, такі як рентген грудної клітки та комп'ютерну томографію (КТ), електронні записи про здоров'я (EHRS), що деталізують клінічні історії пацієнта, молекулярні профілі, такі як геномні послідовності та білкові маркери Ці багатогранні набори даних пропонують безпрецедентну можливість використовувати розширені моделі прогнозування для діагностики випадків Covid-19, прогнозування траєкторій захворювань, прогнозування результатів пацієнтів та оптимізації розподілу ресурсів охорони здоров'я. Однак аналіз даних про здоров'я Covid-19 вводить унікальні проблеми, що відрізняють його від традиційних медичних наборів даних. На ранніх етапах пандемії наявність даних Covid-19 обмежувалася кількома факторами. По-перше, концентрований вплив захворювання на конкретні регіони та популяції призвів до високо незбалансованих наборів даних, з надмірною репрезентацією певних демографічних груп та недостатньо представлення інших. Ця відсутність різноманітності в даних запроваджувала упередження в модельному навчанні та перешкоджала розвитку узагальнених алгоритмів прогнозування. Крім того, обмежений обсяг ранніх даних Covid-19 ускладнив підготовку надійних моделей, здатних захоплювати складні візерунки та кореляції.
У міру розвитку пандемії з'явилися нові виклики з появою нових варіантів SARS-COV-2, кожна з яких виявляє чіткі характеристики трансмісійності, тяжкості та ухилення імунітету. Цей динамічний характер вірусу вимагав від прогнозованих моделей постійно адаптуватися, враховуючи мінливий ландшафт клінічних та епідеміологічних даних. Моделі, які добре працювали під час початкових хвиль пандемії, часто намагалися підтримувати свою точність та надійність в умовах нових варіантів та зміщення демографії пацієнтів. Такі виклики підкреслили важливість розробки гнучких та пристосованих рамок прогнозування, які могли б розвиватися поряд з пандемією. Крім того, інтеграція неоднорідних типів даних, що стосуються даних візуалізації, до клінічної та молекулярної інформаційної технічної складності з точки зору попередньої обробки даних, стандартизації та вилучення функцій. Відсутність стандартизованих протоколів для обміну даними та анотації ще більше ускладнила ці проблеми, обмежуючи масштабованість та відтворюваність прогнозних моделей у різних умовах охорони здоров'я. Незважаючи на ці виклики, розробка ефективних та надійних моделей прогнозування залишається критичним пріоритетом для спільноти наукових даних. Прогностичні алгоритми мають величезний потенціал для трансформації боротьби з пандемією, забезпечуючи ранню діагностику, стратифікацію ризику та оптимізацію ресурсів. Наприклад, точні моделі прогнозування можуть допомогти визначити пацієнтів з високим рівнем ризику, які потребують негайного медичного втручання, прогнозування регіональних сплесків у випадку, щоб керувати політикою охорони здоров'я та визначити пріоритетність розподілу вакцини у недооцінених популяціях.
Термінованість цих потреб призвела до значного прогресу у застосуванні машинного навчання та методик глибокого навчання до даних про здоров'я Covid-19. Зокрема, CNN показали обіцянку при обробці та аналізі високовимірних даних, таких як медичні зображення, що дозволяє автоматизувати та точні прогнози. Однак їх застосування також виявило критичні обмеження, включаючи чутливість до якості даних, перевитрати на обмежені набори даних та проблеми у узагальненні до небачених населення. На закінчення, пандемія Covid-19 створила безпрецедентний попит на інноваційні та адаптивні моделі прогнозування. Розробка таких моделей вимагає подолання значних перешкод, включаючи дисбаланс даних, появу нових варіантів вірусу та інтеграцію неоднорідних джерел даних. Вирішення цих викликів є життєво важливим для використання повного потенціалу підходів, керованих даними в управлінні пандемією та формуванню майбутніх відповідей на глобальні кризи охорони здоров'я. Ця стаття досліджує ці виклики поглибленими та обговорює роль ЦНН у навігації щодо складності прогнозування даних про здоров'я Covid-19.
Мотивація
Машинне навчання (ML) та глибоке навчання (DL), інтегральні гілки штучного інтелекту (AI), використовують нейронні мережі для обробки величезних наборів даних та розкриття складних моделей. Їх пристосованість призвела до трансформаційних досягнень у численних областях18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29. У галузі охорони здоров’я глибоке навчання стало незамінним у таких сферах, як медична візуалізація, розробка наркотиків, прогнозна аналітика, персоналізовані стратегії лікування та робототехнічна хірургія30,31. Проводячи високоточні та ефективні рішення, глибоке навчання продовжує переробляти галузі та підвищувати якість життя. Однак такі проблеми, як забезпечення конфіденційності даних та вирішення значних вимог до обчислювальних ресурсів, залишаються критичними для його стійкого прогресу.
Цілі дослідження
Основна мета цього дослідження-провести всебічне дослідження проблем та обмежень, пов'язаних із використанням CNN для прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження тягне за собою ретельне вивчення складностей, пов'язаних із збору даних, попередньою обробкою та архітектурою моделі, з всебічною метою визначення потенційних факторів, які можуть негативно вплинути на точність та узагальненість прогнозних моделей на основі CNN. Крім того, дослідження намагаються надати приклади випадків у реальному житті, які пояснюють практичні наслідки цих проблем, пропонуючи при цьому можливі стратегії пом'якшення наслідків для підвищення стійкості та надійності моделей прогнозування на основі CNN в контексті даних про здоров'я Covid-19. Це наукове розслідування має на меті внести цінні відомості до спільноти з наукових даних та запропонувати підтримку постійним починанням у ефективному управлінні та контролі пандемії Covid-19.
Обсяг та обмеження
Це дослідження присвячене дослідженню проблем та обмежень щодо застосування CNN у домені прогнозування даних про здоров'я Covid-19. Дослідження спеціально зосереджено на вивченні різноманітного масиву джерел даних про здоров'я, що використовуються в цьому контексті, що охоплюють рентгенологічні образи, клінічні записи та генетичні профілі. Проводячи ретельний аналіз, стаття має на меті забезпечити всебічний огляд перешкод, що виникають під час використання CNN для прогнозного моделювання з цими різноманітними джерелами даних. Більше того, це дослідження намагається забезпечити цінну інформацію про потенційні вдосконалення, які можуть бути зроблені для розробки більш надійних та інтерпретаційних моделей прогнозування. Ключові фактори включають дефіцит даних, притаманні ухили, обчислювальні складності та здатність моделей ефективно узагальнювати нові варіанти Covid-19. Приклади в реальному житті та емпіричні аналізи представлені на всій території висновків, а стаття завершується, пропонуючи цінні рекомендації дослідникам та практикам у галузі наукових даних, вносячи вагомий внесок у глобальні починання в управлінні та пом'якшенні пандемії Covid-19-1932,33.