Abstrato

Machine Learning 2018: Diagnóstico assistido por computador em ambiente de cloud baseado em sistema multiagentes - Abbas M Al Bakry-Universidade de Tecnologia da Informação e Comunicações

Abbas M Al Bakry

Neste discurso abordamos respostas às questões da escolha pouco precisa; baixa acessibilidade, especialmente nas técnicas de seguimento e, neste sentido, a versatilidade nos diagnósticos assistidos por computador (CADs) online. A maioria dos CADs foi aberta na web e graciosamente uma administração clínica de alto significado que fortalece a população. Os malfeitores devem ampliar o reconhecimento da infecção, diminuindo a falsa taxa negativa devido a descuidos observacionais. Os CAD online enfrentam três problemas importantes: (1) Os CAD não conseguem analisar algumas infeções porque os efeitos secundários destas doenças não estão acessíveis nas bases de informação destas estruturas, (2) o problema é que a acessibilidade dos CAD depende do servidor online que os facilitou. O servidor Web pode ser concebido para prevenir a manutenção, o que significa prevenir as estruturas CAD. (3) A questão é a versatilidade relacionada com o custo, caso os seus administradores necessitem de os aumentar para cobrir questões cada vez mais clínicas. Nesta palestra propusemos um outro sistema para cuidar das questões acima referidas. A estrutura compreende uma estrutura multi-especializada para figurar no mundo da computação distribuída. A estrutura é composta por três secções: segmentos SaaS, segmentos PaaS e partes IaaS. Cada segmento tem os seus próprios cálculos e estratégias. Para avaliar a estrutura surgida realizámos um estudo com 150 pessoas da área da saúde clínica, suplentes, mestres, doutores e outros. Os resultados evidenciaram uma grande proporção de reconhecimento por parte dos clientes. As infraestruturas na nuvem podem oferecer uma plataforma ideal para executar simulações de sistemas baseados em MAS, aplicações e execução em tempo real devido à sua grande quantidade de recursos de processamento e memória que podem ser configurados dinamicamente para executar grandes softwares baseados em agentes à escala sem precedentes. Os agentes implementados em sistemas na nuvem podem adaptar-se às máquinas virtuais disponíveis utilizando as propriedades básicas dos agentes, como a autonomia, a proatividade, a negociação e a aprendizagem. Como as “nuvens” são elásticas, podem expandir-se e diminuir com base na procura dos utilizadores ou das aplicações. Esta propriedade é muito útil para a execução escalável de aplicações MAS e simulação que sejam capazes de se adaptar aos recursos disponíveis. Em síntese, o agente pode encontrar nas infraestruturas de computação em nuvem a plataforma apropriada para executar e aceder a grandes dados. No entanto, um dos principais problemas deste tipo de aplicação de diagnóstico médico implementada e alojada em computação em nuvem é a necessidade de novos conhecimentos e dados para obter maior precisão na decisão diagnóstica, pois estes sistemas são específicos com espaço de armazenamento no caso de aumento. devem aumentar o custo do armazenamento, para que não consigam armazenar todas as novas fontes no seu armazenamento na nuvem. Adicionalmente,estes sistemas necessitam de pesquisar periodicamente de tempos a tempos novas fontes de dados e isso vai custar-lhes aumento na utilização de processadores e faz e aumento no custo e não garantirá um conhecimento total da nova fonte. O sistema colaborativo de diagnóstico assistido por computador tem outras designações como telemedicina [13] que é uma forma de prestação de serviços de saúde à distância que está a ser potenciada pela evolução da informática e das telecomunicações. Devido ao rápido avanço da Tecnologia de Informação e Comunicação (TIC) e ao baixo custo, o panorama da telemedicina está a ser amplamente abordado [14-16] por muitos prestadores de cuidados de saúde.

Biografia:

Abbas M Al Bakry concluiu o seu doutoramento em Ciência da Computação (Inteligência Artificial) na Universidade de Tecnologia de Bagdade, Iraque. Atualmente é presidente da Universidade de TI e Comunicações de Bagdade, presidente geral da conferência anual NTICT-Bagdade, editor-chefe do IJCI Iraqi Journal for Computers and Informatics, editor-chefe de Computação Inteligente no IJNC International Journal of Network Computing and Advanced Information Management e editor em revistas internacionais JCIT, AISS, JINT, IJACT, IJIIP.