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机器学习即将彻底颠覆医疗诊断系统-凯旋门国际平台首页
2021-01-27 [15861]

凯旋门国际平台-机器学习不仅可以大幅度降低成本,还可以完全动态地提供临床结果。 使用四种机器学习的算法,也可以使医生更快地介入疾病风险的复发。 将来,对于更便宜、更难得到、更高质量的医疗,不推进机器学习算法技术将成为主流,同时对医生自身的排斥也不会提高。

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疾病诊断是医疗系统中偏向劳动密集型的工作之一,也正是机器学习算法的擅长领域。 这个领域的工作还处于初期的发展阶段,但这项技术发展很快,可能会变成“临床医学”。

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随着机器学习在医疗领域的应用大幅度加剧,更多的机器学习应用于医疗临床的案例正在兴起。 大部分临床数据基于x射线、磁共振、超声波图像等图像,包括基因组概况、流行病学数据、血液检查、前列腺结果,甚至医疗研究论文。

因此,这是为了训练神经网络和其他机器学习技术而获取大量的数据。 疾病预测:比找到比化疗早的普通医疗系统更早,总有一天不能维持正确慢的临床,但机器学习不仅可以大幅降低成本,而且其临床结果完全可以动态地提供。

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在更多的情况下,机器学习需要得到比熟练的医生更正确的临床。 例如,根据MITTechnologyReview最近的报告,HongyoonChoi和Hwan是韩国高级科学技术研究所Cheonan公共卫生中心和KyongHwan开发的深度卷积神经网络(CNN ),PET (洪永和金永有轻度认知障碍,使用不易得老年痴呆症患者的脑图像数据集预测该疾病,精度高达84%。

找到比化疗快的东西是减少许多疾病的化疗成本,赢得临床结果的关键。 在老年痴呆症中,症状好转前可以延缓病情的进展。 在美国,老年痴呆症在许多死亡原因中排名第六。

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2017年老年痴呆症的护理成本估计不超过259亿美元。 预计到2050年,这个数字将上升到1.1万亿美元。。

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