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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在医疗保健领域的融合彻底改变了疾病诊断，为早期发现、提高准确性和个性化治疗提供了潜力。本文评估了各种 ML 算法在诊断多种疾病（包括心血管疾病、癌症、神经系统疾病和传染病）方面的有效性。通过分析关键的监督和非监督学习算法（如支持向量机、随机森林、神经网络和 K 均值聚类），本研究探索了它们在临床环境中的应用、优势和局限性。评估指标包括准确度、精确度、召回率和 AUC，用于评估这些算法的性能。本文还强调了人工智能诊断面临的重大挑战，例如数据质量、模型的可解释性、道德考虑以及与临床工作流程的集成。最后，它探讨了人工智能在疾病诊断中的未来前景，强调了深度学习、个性化医疗和人工智能与人类协作模型的进展。研究结果强调了人工智能在提高诊断效率方面的变革作用，同时也承认需要进一步研究、道德监督和监管框架以确保安全和公平实施。
评估机器学习算法的有效性
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