Resumen

La malaria es una enfermedad contagiosa que afecta a millones de vidas cada año. El diagnóstico tradicional de la malaria en laboratorio requiere a una persona experimentada y una inspección cuidadosa para discriminar entre glóbulos rojos (RBCs) sanos e infectados. También es muy demorado y puede producir informes inexactos debido a errores humanos. La computación cognitiva y los algoritmos de aprendizaje profundo simulan la inteligencia humana para tomar decisiones humanas mejores en aplicaciones como el análisis de sentimientos, reconocimiento de voz, detección facial, detección de enfermedades y predicción. Debido al avance de las técnicas de computación cognitiva y aprendizaje automático, ahora se utilizan ampliamente para detectar y predecir síntomas tempranos de enfermedades en el campo de la salud. Con los resultados de predicción temprana, los profesionales de la salud pueden tomar decisiones mejores para el diagnóstico y tratamiento de los pacientes. Los algoritmos de aprendizaje automático también ayudan a los humanos a procesar conj

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Malaria; Algoritmos de aprendizaje profundo; Computación cognitiva; Detección de enfermedades; Aprendizaje automático; Atención médica móvil
• Keywords:Malaria; Deep learning algorithms; Cognitive computing; Disease detection; Machine learning; Mobile healthcare