Ulepszony model CNN

Sztuczna inteligencja (AI) staje si¿ coraz bardziej popularna w rozwi¿zywaniu rzeczywistych problemów w dzisiejszej erze. ¿¿czenie metod nauki o danych ze sztuczn¿ inteligencj¿, w tym uczeniem maszynowym (ML) i g¿¿bokim uczeniem (DL), stäo si¿ wän¿ interdyscyplinarn¿ dziedzin¿, która zajmuje si¿ rozwi¿zaniami z ró¿nych dyscyplin. Jednym z problemów rozwäanych w badaniach jest skuteczne wykrywanie udarów mózgu w opiece zdrowotnej. Wed¿ug ¿wiatowej Organizacji Zdrowia (WHO), cz¿sto¿¿ wyst¿powania udarów mózgu gwätownie ro¿nie, prowadz¿c do powänej niepe¿nosprawno¿ci i zgonów na cäym ¿wiecie. Zapobieganie udarom mózgu stäo si¿ wyzwaniem dla pracowników s¿u¿by zdrowia ze wzgl¿du na liczne czynniki. Badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wczesnego wykrywania udarów mózgu zyskäy ostatnio du¿e zainteresowanie ze strony ¿rodowisk akademickich i naukowców. Z literatury wynika, ¿e badacze stosuj¿ zarówno podej¿cie oparte na danych, jak i metody oparte na technologii obrazowania. W literaturze podkre¿lono trzy krytyczne problemy w podej¿ciach opartych na sztucznej inteligencji do wykrywania udarów mózgu.