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Rakhi Rani
Aug 02, 2022
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灯:示例和案例 所有这些听起来可能非常技术性和有点抽象,几乎可以看起来像科幻小说。然而,远非如此。相反,这些技术已经在多个案例中应用于健康领域,并且每天都在发现新的研究,不仅在发达国家,而且在拉丁美洲。有些已经实施多年。由于covid-19大流行,其他病例是最近发生的,并且势头强劲。 事实上,人工智能应用于医学 购买批量短信服务 是微软和谷歌等科技巨头已经开始涉足的领域,因为它具有巨大的商业价值。7. 2020 年 1 月,美洲开发银行 ( idb )的fair lac 倡议发布了一份文件,引用了世界卫生组织 ( who ) 提供的以下数据: «世界上约有 1.38 亿患者每年因医疗失误而受到伤害,其中 260 万人死亡。2015 年,与滥用药物和诊断失败相关的医疗错误是美国第三大死亡原因,占所有死亡人数的 10%。 因此,人们认为计算机化卫生系统的发展将允许实施预防性算法,从而使疾病和病理的早期诊断成为可能,并提高护理质量和效率。例如,基于深度学习的模型可以直接从图像、文本或声音中学习执行分类任务,而无需人工干预来选择共同的特征。深度学习的这种特殊性这就是它成为医学基础的原因,因为它可以分析共振图像或 X 射线来检测那些显示例如乳腺癌的重复模式,从而加快检测其他人的相同病理。
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Rakhi Rani
Aug 02, 2022
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通过对这些数据及其算法的自动处理,他们可以建立预测和推理并做出决策。在深度学习中,机器学习过程稍微复杂一些,但这两种情况都与受大脑结构和功能启发的算法有关,这就是我们说人工神经网络 ( rna ) 的原因。rna _它们是通过模仿生物神经元的功能来处理信息的计算模型,因此由接收、传输和发送信息的节点或“神经元”组成,并连接成一个网络。 通常由多层隐藏节点组成,这些隐藏节点是在 购买批量短信服务 网络节点(输入和输出)之间传输信息的节点。这些层被称为“学习层”,层数越多,网络的深度越大,学习的能力就越大。这些多层及其深度产生了深度学习。 从现在开始有必要强调,这是一个复杂的过程,从用于训练的数据集设计到算法本身的编程,都涉及到人类决策,并且它们可能导致有偏差的结果。开发此类系统的公司认为,为了提高效率和准确性并减少偏见,他们需要存储和分析越来越多的数据。 在健康领域,这些数据是个人的和敏感的。个人数据是可以识别特定人的数据,例如他们的名字和姓氏、出生日期、地址、联系信息和医疗保险类型等。敏感数据包括与健康状况相关的数据(例如,诊断、疾病或治疗),还有生物特征和遗传特征。后者在某些立法中不被视为敏感数据,例如在阿根廷的《个人数据保护法》中。6,但它们在欧盟的通用数据保护条例 ( rgpd ) 中。
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