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机器学习与医疗诊断数据的介绍
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2017-09-22
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机器学习不仅能大幅削减成本，而且几乎能实时获取诊断结果；通过运用四种机器学习的算法，还能让医生尽早干预疾病风险的发生；将来更加廉价、更易获得、质量更高的医疗将会推动机器学习算法技术成为主流，同时也会提高对医生自身的要求。疾病诊断是医疗系统中更偏向于劳动密集型的工作之一，恰好，它也是机器学习算法的擅长领域。尽管这一领域的工作还处于早期发展阶段，但这项技术正在迅速发展，并似乎准备转变为一项“诊断医学”。随着机器学习在医疗领域应用的不断加深，越来越多的机器学习应用在医疗诊断的案例涌现。大部分的诊断数据都是基于图像的，比如 X 射线、磁共振，以及超声波图像，也包括基因组概况、流行病学数据、血液检测、活检结果，甚至是医疗研究论文。因此，这为训练神经网络和其他机器学习技术提供大量的数据。
疾病预测：早发现早治疗普通医疗体系不能永远保持精确又快速的诊断，但机器学习不仅能大幅削减成本，其诊断结果几乎能实时获取。越来越多的情况下，机器学习能够比老练的医生提供更准确的诊断。
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