Предпросмотр курсовой работы
Полный текст будет доступен после оплаты
Что-то не так со структурой или содержанием?
Напишите, что изменить — перегенерим под ваши критерии.
Что вы получите
20+ страниц в документе
Шрифт — Times New Roman, 14
Список литературы по ГОСТу
Формат — Word
Готовая работа за несколько минут
Примеры готовых работ
Выбор оптимального вида транспорта для доставки грузов: критерии и методы
Развитие познавательного интереса младших школьников через дидактические игры
Что не подходит?
Нажмите, если это про вас — ответ анонимный
Основная информация
Основные сведения
НазваниеСравнительный анализ постановки диагноза Остеомиелит челюсти, периодонтит и периостит современных ИИ-моделей (chatGPT, DeepSee, Gigachat, СберМед)
Краткое описаниеДанная курсовая работа посвящена сравнению эффективности современных ИИ-моделей в постановке диагнозов по заболеваниям челюсти, включая остеомиелит, периодонтит и периостит.
АктуальностьАктуальность исследования обусловлена быстрым развитием технологий искусственного интеллекта и их внедрением в медицинскую практику, что повышает необходимость оценки их точности и надежности в диагностике стоматологических заболеваний.
ПроблемаНесмотря на активное внедрение ИИ в медицину, существует дефицит сравнительных данных о точности различных моделей в диагностике заболеваний челюсти, что создает барьеры для их широкого применения и доверия к автоматизированным системам.
ЦельЦелью работы является проведение сравнительного анализа эффективности современных ИИ-моделей в постановке диагнозов заболеваний челюсти.
Задачи
- Изучить современные ИИ-модели, используемые в диагностике стоматологических заболеваний.
- Проанализировать существующие исследования по точности диагностики ИИ-моделями.
- Собрать и систематизировать данные о диагностической эффективности каждой модели.
- Провести сравнение полученных данных и выявить лидирующие модели.
- Сформулировать рекомендации по использованию наиболее точных моделей в практике.
Объект исследованияОбъектом исследования является процесс автоматической диагностики заболеваний челюсти с помощью современных ИИ-моделей.
Предмет исследованияПредметом исследования являются свойства и показатели точности ИИ-моделей при постановке диагнозов остеомиелита, периодонтита и периостита.
ГипотезаЕсли современные ИИ-модели обучены на достаточном объеме данных и имеют соответствующие алгоритмы, то их точность в диагностике заболеваний челюсти будет сопоставима или превосходить традиционные методы.
Методы исследования
- Анализ научной литературы.
- Изучение интернет-источников.
- Сравнение и сопоставление полученных данных.
Научная значимостьНаучная значимость заключается в уточнении и расширении знаний о возможностях и ограничениях современных ИИ-моделей в области стоматологической диагностики, а также в выявлении наиболее эффективных решений для практического применения.
Практическая значимостьПрактическая значимость работы заключается в предоставлении рекомендаций для стоматологов и медицинских учреждений по использованию наиболее точных и надежных ИИ-систем для диагностики заболеваний челюсти, что может повысить качество и скорость оказания медицинской помощи.
СтруктураСтруктура проекта включает введение, теоретическую часть, аналитическую часть, проектные предложения, заключение и библиографический список.
Содержание
Введение
Теоретические основы
- Обзор ИИ в медицине
- Модели диагностики заболеваний челюсти
- Критерии оценки эффективности
Аналитическая часть
- Сравнение моделей по точности
- Анализ данных по диагностике
- Обсуждение результатов
Проектные предложения
- Рекомендации по внедрению
- Перспективы развития моделей
- Практические рекомендации
Заключение
Библиографический список