Ulepszony model CNN

Sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej popularna w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów w dzisiejszej erze. Łączenie metod nauki o danych ze sztuczną inteligencją w tym uczeniem maszynowym (ML) i głębokim uczeniem (DL) stało się ważną interdyscyplinarną dziedziną która zajmuje się rozwiązaniami z różnych dyscyplin. Jednym z problemów rozważanych w badaniach jest skuteczne wykrywanie udarów mózgu w opiece zdrowotnej. Według Światowej Organizacji Zdrowia (WHO) częstość występowania udarów mózgu gwałtownie rośnie prowadząc do poważnej niepełnosprawności i zgonów na całym świecie. Zapobieganie udarom mózgu stało się wyzwaniem dla pracowników służby zdrowia ze względu na liczne czynniki. Badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do wczesnego wykrywania udarów mózgu zyskały ostatnio duże zainteresowanie ze strony środowisk akademickich i naukowców. Z literatury wynika że badacze stosują zarówno podejście oparte na danych jak i metody oparte na technologii obrazowania. W literaturze podkreślono trzy krytyczne problemy w podejściach opartych na sztucznej inteligencji do wykrywania udarów mózgu.