Artificial intelligence: basics for healthcare professionals: Artificial intelligence: basics for healthcare professionals
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Data de Publicação: | 2023 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Arquivos Médicos dos Hospitais e da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo (Online) |
Texto Completo: | http://arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br/index.php/AMSCSP/article/view/894 |
Resumo: | Introduction: Due to the importance that computational technologies have gained for healthcare, the authors propose a practical narrative review to clarify and guide concepts in artificial intelligence. Conclusions: In this context, it is necessary to understand the steps that machine learning takes in order to make predictions. The discussed processes include data capture, data cleaning and preparation, model training, hyperparameter optimization, and availability of the model. |
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Artificial intelligence: basics for healthcare professionals: Artificial intelligence: basics for healthcare professionalsInteligência artificial, noções básicas para os profissionais de saúde: Artificial intelligence: basics for healthcare professionalsInteligência artificialTecnologia de Informação em SaúdeInformática em SaúdeCiência de dados“Big Data”Introduction: Due to the importance that computational technologies have gained for healthcare, the authors propose a practical narrative review to clarify and guide concepts in artificial intelligence. Conclusions: In this context, it is necessary to understand the steps that machine learning takes in order to make predictions. The discussed processes include data capture, data cleaning and preparation, model training, hyperparameter optimization, and availability of the model.Frente a importância que as tecnologias computacionais tem ganhando para a ciência em saúde, os autores propõem uma revisão narrativa prática para esclarecer e nortear conceitos em inteligência artificial. Nesse contexto, torna-se necessário entendermos as etapas que compõe a aprendizagem de máquina e serão discutidos ao longo dessa dissertação, entre eles a captação dos dados, limpeza e preparação dos dados, treino do modelo, otimização de hiperparametros, e disponibilização do modelo. Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo2023-10-17info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br/index.php/AMSCSP/article/view/89410.26432/1809-3019.2023.68.013Arquivos Médicos dos Hospitais e da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo; V. 68 (2023): Jan/Dez; 1 of 51809-30190101-6067reponame:Arquivos Médicos dos Hospitais e da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo (Online)instname:Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Pauloinstacron:FCMSCSPporhttp://arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br/index.php/AMSCSP/article/view/894/1217Copyright (c) 2023 Milena Martello Cristófalo, Renan Martello Cristófalo , Soraya Gomes de Amorim Andrade , Fernando Moreira de Andrade , Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho , José Mendes Aldrighihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess Cristófalo, Milena MartelloCristófalo , Renan MartelloAndrade , Soraya Gomes de AmorimAndrade , Fernando Moreira deChiavegatto Filho , Alexandre Dias PortoAldrighi, José Mendes2023-10-18T14:53:16Zoai:ojs2.arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br:article/894Revistahttp://arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br/index.php/AMSCSPONGhttp://arquivosmedicos.fcmsantacasasp.edu.br/index.php/AMSCSP/oaiarquivosmedicos@fcmsantacasasp.edu.br||1809-30190101-6067opendoar:2023-10-18T14:53:16Arquivos Médicos dos Hospitais e da Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulo (Online) - Faculdade de Ciências Médicas da Santa Casa de São Paulofalse |
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