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医疗 4.0 与工业 4.0 保持一致，具有显著的优势。主要引用最近和现有的流行病，对工业物联网 (IIoT)、自动化、数字化和机器学习技术进行预测和预测的需求一直是人们所依赖的技术。在这方面，医疗行业的数字化和自动化已成为加速诊断和为从业者提供方便的第二意见的实用工具。医疗保健的可持续性有几个目标，如降低成本和降低排放率，同时保证有效的结果和易于诊断。在本文中，我们尝试采用深度学习技术来预测脑肿瘤的阶段。深度学习方法可帮助从业者将患者的状况与类似受试者联系起来，并评估和预测未来因脑肿瘤引起的异常。流行的数据集已用于对预测过程进行建模。机器学习是处理复杂模式时处理监督分类的最成功工具。该研究旨在将这种机器学习技术应用于对不同类型肿瘤的大脑图像进行分类：脑膜瘤、神经胶质瘤和垂体瘤。在python环境中进行模拟，并使用标准指标进行分析。
使用机器学习技术实现可持续、可靠的医疗保健自动化和数字化
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