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计算机科学的人工智能领域自 20 世纪 50 年代以来发展起来，其标志性概念称为机器学习 (ML)。后者可以帮助操作设计好的算法，使用大数据输入来训练人工神经模型以及人工神经网络 (ANN)，以及如何以高吞吐量的方式设置最准确的输出。ANN 的这种 ML 训练最终可以导致各种隐藏输出的自主中间神经元校正，以设计取决于这些神经元已经学习的几个上下文的输出 [1,2] 。ML 中一个特别不可或缺的领域是深度学习 (DL)。这是一个基于神经的计算系统，通过根据输入数据不断调整的预测进行修改和校正。因此，ANN 可以学习如何根据数据输入进行自主校正和预测 [3] 。在此背景下，人工智能代表了医学领域的一次飞跃，包括医学寄生虫学。这适用于多个方面，例如检测不同生物样本中的寄生虫、感染控制、药物靶标检测和新药设计，当然还有寄生虫学教学。
人工智能与医学寄生虫学
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