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自2010年代以来，机器学习2的快速进步2已实现了许多新的数字技术 - 从日益高级的自然语言处理系统和机器人到高度准确的图像分类算法和大数据分析。随着这些新技术的可能性，医疗保健和医学研究已成为实际应用的重要重点。例如，自然语言处理系统IBM Watson在2013年因在测验节目《 Jeopardy》中赢得了备受瞩目的胜利而闻名！随后，IBM开发了Watson的肿瘤学 - 该系统的一种旨在分析大量医学文献的系统，并向癌症护理中的医生提出治疗选择。3同样，Google DeepMind利用其在医疗应用中的开拓机器学习研究中享有声誉，例如图像分类以检测眼睛扫描中的糖尿病性视网膜病的早期迹象，4和Alphafold，该系统可以预测具有高准确性的蛋白质3D结构，并因此，可能会加快药物发现过程。5更普遍地，将机器学习应用于医疗问题的新研究通常会发表，报告的绩效与人类医疗保健专业人员相当或超过。6
第三部分健康中AI的道德观点
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