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近年来，机器学习 (ML) 方法的应用已广泛应用于各种应用领域，例如医疗、金融、环境、营销、安全和工业应用，以解决各种复杂挑战。ML 方法的特点是能够检查大量数据并发现令人兴奋的关系、提供解释和识别模式。ML 有助于提高许多疾病诊断系统的可靠性、性能、可预测性和准确性。本调查全面回顾了 ML 在医疗领域的应用，重点介绍了标准技术及其对医疗诊断的影响。深入讨论了五个主要的医疗应用，重点是采用 ML 模型来解决癌症、医学化学、大脑、医学成像和可穿戴传感器中的问题。最后，本调查为研究人员、从业者和决策者制定未来的研究和发展方向提供了宝贵的参考和指导。
机器学习在医疗应用中的应用 - UTS 的 OPUS
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