Abstracto

Machine Learning 2018: Diagnóstico asistido por computadora en un entorno de nube basado en un sistema de múltiples agentes - Abbas M Al Bakry - Universidad de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones

Abbas M. Al Bakry

En este discurso abordamos las respuestas a los problemas de la baja elección precisa; la baja accesibilidad, especialmente en técnicas de mantenimiento y, en consecuencia, la versatilidad en el diagnóstico asistido por computadora (CAD) en línea. La mayoría de los CAD están abiertos en la web y, por lo tanto, son un servicio médico de alta importancia que aumenta la fuerza de la población. Los delincuentes deben ampliar la detección de infecciones al reducir la tasa de negativos falsos debido a errores de observación. Los CAD en línea se enfrentan a tres problemas importantes: (1) Los CAD no pueden diagnosticar algunas infecciones debido a que los efectos secundarios de esas enfermedades no están disponibles en las bases de datos de estos sistemas, (2) el problema es que la disponibilidad de los CAD depende del servidor en línea que los facilitó. El servidor web puede posiblemente detenerse por mantenimiento, lo que implicará detener los sistemas CAD. (3) El problema es la versatilidad relacionada con el costo si sus administradores necesitan desarrollarlos para cubrir más problemas médicos. En esta charla propusimos otro sistema para ocuparnos de los problemas antes mencionados. La estructura comprende un marco de trabajo de múltiples especialistas para trabajar en el mundo de la computación distribuida. La estructura se compone de tres secciones: segmentos SaaS, segmentos PaaS y partes IaaS. Cada segmento tiene sus propios cálculos y estrategias. Para evaluar la estructura resultante, realizamos un estudio con 150 personas del sector de la salud clínica, estudiantes, maestros, médicos y otros. Los resultados destacaron una gran proporción de reconocimiento de los clientes. Las infraestructuras en la nube pueden ofrecer una plataforma ideal donde ejecutar simulaciones de sistemas basados ??en MAS, aplicaciones y ejecución en tiempo real debido a su gran cantidad de recursos de procesamiento y memoria que se pueden configurar dinámicamente para ejecutar software basado en agentes a gran escala sin precedentes. Los agentes implementados en sistemas en la nube pueden adaptarse a las máquinas virtuales disponibles utilizando las propiedades básicas de los agentes, como la autonomía, la proactividad, la negociación y el aprendizaje. Dado que las "nubes" son elásticas, pueden expandirse y contraerse según la demanda de los usuarios o las aplicaciones. Esta propiedad es muy útil para la ejecución escalable de las aplicaciones MAS y de simulación que sean capaces de adaptarse a los recursos disponibles. En resumen, el agente puede encontrar en las infraestructuras de computación en la nube la plataforma adecuada donde ejecutar y acceder a grandes cantidades de datos. Sin embargo, uno de los principales problemas con este tipo de aplicaciones de diagnóstico médico que se implementan y alojan mediante computación en la nube es la necesidad de nuevos conocimientos y datos para obtener una mayor precisión en la toma de decisiones diagnósticas. Debido a que estos sistemas son específicos con el espacio de almacenamiento, en caso de que aumente el costo del almacenamiento, no podrán almacenar todas las nuevas fuentes en su almacenamiento en la nube. Además,Estos sistemas necesitan buscar periódicamente nuevas fuentes de datos, lo que les costará un aumento en el uso de procesadores y no garantiza que se conozcan por completo las nuevas fuentes. Los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador colaborativo tienen otros nombres, como telemedicina [13], que es una forma de proporcionar servicios de atención sanitaria a distancia que se está aprovechando gracias a la evolución de la informática y las telecomunicaciones. Debido al rápido avance de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y al bajo coste de las mismas, muchos proveedores de servicios sanitarios están abordando ampliamente el escenario de la telemedicina [14-16].

Biografía :

Abbas M Al Bakry completó su doctorado en Ciencias de la Computación (Inteligencia Artificial) en la Universidad de Tecnología de Bagdad, Irak. Actualmente, es Presidente de la Universidad de TI y Comunicaciones de Bagdad, Presidente General de la conferencia anual NTICT de Bagdad, Editor en Jefe de la Revista Iraquí de Computación e Informática de IJCI, Editor en Jefe de Computación Inteligente en la Revista Internacional de Computación en Red y Gestión Avanzada de Información de IJNC y Editor en las revistas internacionales JCIT, AISS, JINT, IJACT e IJIIP.