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通过机器学习更好地医学

人工智能(AI)接管了当今人类的多项任务。快速支持 技术进步,人工智能赋予机器像人类一样的思维能力和解决问题的能力,使我们的生活更加轻松,并节省了很多时间。

语音识别或勤奋的机器人大军在高保真餐厅为顾客提供美味佳肴;人工智能几乎无处不在。虽然AI似乎是机器中安装的类似人的特质的通用名称,但它也催生了其他几个分支。人工智能的一个如此著名的分支是 机器学习 (ML)。自过去几年以来,随着应用程序的不断发展,这种AI子集已迅速普及。

具体而言,机器学习的礼节使计算机化系统能够执行多个任务,而无需人工控制。机器学习教授这样的高科技系统,使它们能够根据过去的示例,设置说明或对新数据集的直接经验来执行任务。这个方便的AI子集旨在使计算机系统能够产生和预测准确的结果。

除了在多个领域中使用之外,医生,临床医生和医学研究人员还被视为充分利用了这一技术突破。

帮助医学诊断

机器学习 被广泛用于诊断中心和诊所。用于诊断和测试患者的机器都熟悉必要的条件,这些条件可用于识别特定的疾病阶段。在仔细描述变量之间的关系之后,它使用复杂的算法得出具体结论。

您是否曾经经历过用乱蓬蓬的抽屉塞满随机物品的经验?假设您需要从这个笨拙的抽屉中取出一对汽车钥匙。您看不到它们,但是仍然以某种方式将手放在键上。但是,您怎么能如此彻底地做到这一点呢?您可能因为只记得它的正确位置而已。因此,尽管无法看清您凌乱的抽屉,但您仍然设法将它们取出。

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机器学习有助于以相同的方式精确地训练机器。由于之前已将诊断机器引入病原体,因此诊断机器变得十分熟悉。人类是进行此主要介绍的,但是由于在医学测试中多次识别出病原体,因此机器逐渐变得更加熟悉病原体。随着时间的流逝,这些机器会熟练地识别各种疾病,实现ML自我开发的目标并提高准确性。

AI子集解码疾病亚型

与没有机器学习相比,机器学习使疾病诊断所花费的时间少得多。想象一下,医生必须手动处理所有样本并将它们与已识别的疾病核相匹配。仅对一个人进行医学检查就需要几天的时间。

除了节省我们的时间和精力之外,机器学习还帮助医疗专业人员解码了古老的医疗报告。 ML,结合 自然语言处理 (NLP)已帮助医学研究人员在理解和转换过去的医学报告方面做出了很大的贡献。所述疾病及其识别特征已被用于设置现代诊断机器,从而使测试更快,更准确。

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机器学习还引导医学研究人员确定儿童哮喘的表型。来自的评估数据 曼彻斯特哮喘与过敏研究 (MAAS)被仔细地整合到计算机系统中,只是为了找出引起病原体的哮喘群。通过机器学习进行的这种准确的聚类分析被认为可以更有效地检测儿童哮喘的风险。

根据专业人士的说法,这种数据驱动技术可用于诊断多种疾病及其各种亚型,从而提高诊断的准确性。 医学进步。

机器学习带来完美结果

机器可能缺乏评估像人类这样的各种情况的能力。但是与我们相比,它的主要优势在于可以精确定位甚至最小的错误。此外,人类医生永远无法获得其提供准确结果和证据的能力。

机器学习已帮助领导医学领域超越了人类医生。与其他许多领域一样,这不仅是方便,而且是该特定领域的必要条件。想象一个患者的身体某个部位患有肿瘤。必须首先检查肿瘤,以便医生判断是否需要手术。

没有机器学习,人类医生将无法分辨出肿瘤的外观及其尺寸。他们是否有能力陈述它是恶性还是良性。因此,具有设定指令和可识别的过去数据记录的专用机器有助于解决此类问题。

这些机器设备齐全,可以产生肿瘤图片。但是他们如何理解肿瘤是否是癌?他们通过分析产生的图片的像素来做到这一点。像素显示肿瘤的大小和类型,使机器了解其医疗状况。

以上检查内部肿瘤的陈述仅仅是机器学习对于医生正确执行治疗的重要性的一个简单示例。机器学习可以很容易地检测出其他一些健康问题,例如囊肿,溃疡,器官炎症,血液凝块和感染。

如果没有实践机器学习,那么就永远不会发现这种内部健康问题。通过适当地发现疾病,它无疑在增加全球人口的寿命方面发挥了巨大作用。

结论

综上所述,医疗数据已帮助医生和与医疗领域相关的每个人。分解过去研究报告中所述的各种治疗技术,直到今天仍在使用。一千年的方法与今天的方法相结合 尖端技术 是医学领域发展的动力。

机器学习肯定已经走了很长一段路,为整个医学领域提供了帮助。可以帮助该领域的另一种方法是通过 医学调查。 这样的调查可以成为人们意识的重要来源。此外,这可能是一项拯救生命的运动。参加这些调查可以使人们更好地了解自己的健康状况。

通过信息丰富的调查,可以更好地了解鲜为人知的疾病。因此,他们更有可能在患病初期寻求医疗帮助,最终挽救了宝贵的生命。

关于作者:伊丽莎白·安德鲁(Elisabeth Andrew)是一位自由撰稿的医疗保健作家。她非常热衷于撰写有关妇女的健康状况,对医生的狂热,医疗调查,医疗保健技术以及医疗保健中的机器学习的文章。

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