人工神经网络(ANN)能够学习,纠正错误和将大量原始数据转化为治疗和护理的有用医疗决策,这增加了增强患者安全和护理质量的普及。因此,本文审查了ANN的关键作用为患者医疗保健决策提供有价值的见解和有效的疾病诊断。我们彻底审查了现有文献中的不同类型的ANN,以便为复杂应用程序进行高级ANNS适配。此外,我们还调查Ann的各种疾病诊断和治疗的进步,例如病毒,皮肤,癌症和Covid-19。此外,我们提出了一种名为ConxNet的新型深度卷积神经网络(CNN)模型,用于提高Covid-19疾病的检测准确性。 ConxNet经过培训并使用不同的数据集进行测试,它达到了超过97%的检测精度和精度,这明显优于现有型号。最后,我们突出了未来的研究方向和挑战,例如算法的复杂性,可用数据,隐私和安全性,以及与ANN的生物传染集成。这些研究方向需要大幅关注改善医疗诊断和治疗应用的ANN的范围。
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