Когда крупный медицинский центр для своей деятельности приобретает систему искусственного интеллекта, эта программа, проводя диагностику заболевания, использует …

• методы рассуждения на основе прецедентов
• строго формализованные алгоритмы
• данные о химических преобразованиях вещества
• данные о физических свойствах вещества

Другие предметы Университет Методы искусственного интеллекта в медицине методы рассуждения искусственный интеллект диагностика заболеваний системы ИИ медицинский центр формализованные алгоритмы прецеденты химические преобразования физические свойства основы ИИ Новый

Когда крупный медицинский центр приобретает систему искусственного интеллекта для диагностики заболеваний, эта программа использует методы рассуждения на основе прецедентов. Давайте разберем, почему именно этот метод является наиболее подходящим в данном контексте.

1. Что такое методы рассуждения на основе прецедентов?
   • Это подход, при котором система использует ранее известные случаи (прецеденты) для решения новых задач.
   • Система анализирует аналогичные случаи из своей базы данных и на основе них делает выводы о текущем состоянии пациента.
2. Почему это важно в медицине?
   • Медицинские диагнозы часто требуют учета множества факторов, включая индивидуальные особенности пациента и историю болезни.
   • Использование прецедентов позволяет учитывать уникальные случаи и адаптировать решения под конкретного пациента.
3. Сравнение с другими методами:
   • Строго формализованные алгоритмы: Эти алгоритмы могут быть полезны, но в медицине часто недостаточно строгих правил, так как состояние здоровья может быть очень индивидуальным.
   • Данные о химических и физических свойствах вещества: Эти данные важны для понимания процессов, но сами по себе они не обеспечивают диагностику заболеваний. Они могут быть частью более широкой системы, но не основной метод.

Таким образом, методы рассуждения на основе прецедентов наиболее подходят для систем ИИ в медицине, так как они позволяют эффективно использовать накопленные знания и опыт для диагностики и лечения пациентов.