Artificial intelligence, machine learning, and deep learning in women’s health nursing

Abstract

Artificial intelligence (AI), which includes machine learning and deep learning has been introduced to nursing care in recent years. The present study reviews the following topics: the concepts of AI, machine learning, and deep learning; examples of AI-based nursing research; the necessity of education on AI in nursing schools; and the areas of nursing care where AI is useful. AI refers to an intelligent system consisting not of a human, but a machine. Machine learning refers to computers' ability to learn without being explicitly programmed. Deep learning is a subset of machine learning that uses artificial neural networks consisting of multiple hidden layers. It is suggested that the educational curriculum should include big data, the concept of AI, algorithms and models of machine learning, the model of deep learning, and coding practice. The standard curriculum should be organized by the nursing society. An example of an area of nursing care where AI is useful is prenatal nursing interventions based on pregnant women's nursing records and AI-based prediction of the risk of delivery according to pregnant women's age. Nurses should be able to cope with the rapidly developing environment of nursing care influenced by AI and should understand how to apply AI in their field. It is time for Korean nurses to take steps to become familiar with AI in their research, education, and practice.

The future of artificial intelligence in nursing

“…Derin nöral ağlardan oluşan modeller, birden çok gizli katmandan oluşabilir (IBM, 2021). Örneğin, Go oyunu, yüz tanıma, nesne tanıma, ses tanıma ve çeviri için derin öğrenme yöntemleri kullanılır (Jeong, 2020). Derin öğrenmede genellikle çok katmanlı YSA kullanılmaktadır (Şekil 4).…”

Artificial Intelligence Assistive Technology in Hospital Professional Nursing Technology

“…The human-like back-carrying robot uses sound source localization, visual recognition, and other means to realize the position localization and posture recognition of the person cared for. The functions of autonomous obstacle avoidance and autonomous navigation are realized through the perception of the surrounding environment [ 2 ]. Tactile sensors are installed on the robot arm, chest rest, and seat to sense the user's back hug status in real time.…”

Perinatal Dönemde Yapay Zekâ Teknolojisinin Kullanımı

“…Derinlemesine öğrenme tabanlı yapay zekâdır. Derin öğrenme, birden fazla gizli katmandan oluşan yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenimi modelidir, bu nedenle bu sinir ağları derin sinir ağları olarak bilinir ve bu çerçeve "derin öğrenme" olarak adlandırılır (Jeong, 2020).…”

“…Şekil 1: Yapay zekâ sınıflaması seviyeleri Kaynak: Jeong (2020) Yapay zekâ ile belirli uzmanlık alanlarında çalışan kişilerin yaptığı zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren bazı işlemlerde (veri hesaplaması, tanı vb.) kolaylık sağlayan sistemler oluşturulabilir (Demirhan vd., 2010).…”

“…Yapay zekâ kavramı, ilk defa John McCarthy tarafından "zeki makineler ve zeki bilgisayar programları yapma bilimi ve mühendisliği" olarak tanımlanmıştır (Demirhan vd., 2010). Yapay zekâ, bir makinenin insanların algılama, mantık yürütme, problem çözme ve karar verme gibi bilişsel işlevlerini taklit etme yeteneği olarak da tanımlanmaktadır (Jeong, 2020). Yapay zekâ, minimum insan müdahalesi ile akıllı davranışı modellemek için bir makinenin kullanımını ifade eden genel bir terimdir (Delanerolle vd., 2021).…”