Показать сокращенную информацию

Artificial intelligence in disease diagnosis: balancing concerns and reliance on outcomes

dc.contributor.advisorAl-Kamali, M. F. S. H.
dc.contributor.authorAli, H. A. H.
dc.coverage.spatialГомельru_RU
dc.date.accessioned2025-05-30T08:25:30Z
dc.date.available2025-05-30T08:25:30Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationAli, H. A. H. Artificial intelligence in disease diagnosis: balancing concerns and reliance on outcomes / H. A. H. Ali ; scientific supervisor M. F. S. H. Al-Kamali // II Международный молодёжный научно-культурный форум студентов, магистрантов, аспирантов и молодых ученых : сборник материалов, Гомель, 22-24 января 2025 г. / Гомел. гос. техн. ун-т имени П. О. Сухого [Республика Беларусь], Таизский университет [Республика Йемен], Научная организация исследований и инноваций [Республика Йемен] ; под общ. ред. А. А. Бойко. – Гомель : ГГТУ им. П. О. Сухого, 2025. – C. 45.ru_RU
dc.identifier.urihttps://elib.gstu.by/handle/220612/41680
dc.description.abstractThis study explores the role of Artificial Intelligence (AI) in disease diagnosis, highlighting its accuracy, limitations, and associated concerns. Findings indicate an average diagnostic accuracy of 92%, but challenges such as algorithmic bias and the need for transparency remain significant. The research underscores the importance of integrating AI with clinical judgment and emphasizes strategies for effective implementation in healthcare settings.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherГГТУ им. П.О. Сухогоru_RU
dc.subjectArtificial Intelligenceru_RU
dc.subjectDisease diagnosisru_RU
dc.subjectDiagnostic accuracyru_RU
dc.subjectAlgorithmic biasru_RU
dc.subjectClinical integrationru_RU
dc.subjectEthical considerationsru_RU
dc.titleArtificial intelligence in disease diagnosis: balancing concerns and reliance on outcomesru_RU
dc.typeArticleru_RU


Файлы, содержащиеся в ресурсе

Thumbnail
Имя:
45.pdf
Размер:
658.3Кб
Формат:
PDF
Просмотреть/Скачать

Располагается в коллекциях:

Показать сокращенную информацию