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如今，医学领域的AI有两个分支。其中一个是虚拟部分，负责信息化方法；具体名称是机器学习，核心是深度学习。两者都针对由临床记录、实验室结果、组织病理学报告、药理学行业提供的信息、不同来源的科学信息以及医疗物联网对患者的监测记录组成的数据（图1）1-4。机器学习旨在分析、分类和判断大量数字信息，以帮助制定诊断和治疗算法。主要思想是计算机可以自我学习。AI的这一分支利用了三种算法。第一种是无监督模式驱动寻找模式（K-means、K-methods、模糊C-means、分层、高斯混合、隐马尔可夫模型和神经网络）。第二种是监督模式，旨在
医学中的人工智能
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