Université Blida 1

AI : in the detection of heart risk for Telehealth

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dc.contributor.author RABANI, Mohamed El-Mourtada
dc.date.accessioned 2022-12-08T09:03:37Z
dc.date.available 2022-12-08T09:03:37Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/20415
dc.description 4.629.1.111, 59p, illustree fr_FR
dc.description.abstract L'intersection de la technologie mondiale et des dispositifs informatiques miniaturisés à haute capacité a conduit à une révolution dans la prestation des soins de santé et à la naissance de la télémédecine et de la santé mobile. Les progrès rapides des appareils d'imagerie portables avec d'autres appareils tels que les applications pour smartphones et les appareils portables font de grands progrès dans le domaine de l'imagerie cardiovasculaire comme jamais auparavant. Bien que ces technologies offrent une belle promesse en imagerie cardiovasculaire, c'est loin d'être simple. L'afflux massif de données provenant de la télémédecine, notamment l'imagerie cardiovasculaire, remplace les capacités existantes du système de santé et des logiciels statistiques actuels. Avec est le seul et unique moyen de naviguer dans ce labyrinthe complexe d'afflux de données à travers diverses approches. Les techniques d'apprentissage en profondeur élargissent encore leur rôle par la reconnaissance d'images et les mesures automatisées. L'intelligence artificielle offre des possibilités illimitées d'analyser rigoureusement les données. À mesure que nous avançons, les futurs de la santé mobile, de la et de l'intelligence artificielle s'entremêlent de plus en plus pour donner naissance à la médecine de précision. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher blida1 fr_FR
dc.subject :L'intelligence artificielle ; l'apprentissage automatique ; télémédecine fr_FR
dc.title AI : in the detection of heart risk for Telehealth fr_FR


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