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神经疾病经常被诊断出世界各地。大约有6人患有神经系统疾病或疾病。这些疾病不容易诊断。常见的诊断方法之一是成像系统。通过图像诊断在寻找肿瘤点，生物标志物，预后和个性化治疗方面缺乏准确性。通过机器学习和深度学习的人工智能有助于帮助医生进行诊断和治疗。神经肿瘤学，帕金森氏病和自闭症谱系障碍是人类中发现的常见疾病。随机森林，支撑车机，卷积神经网络，人工神经网络是用于检测神经疾病的一些常见算法。机器学习和深度学习算法有助于预测健康患者即将到来的症状。这些算法主要与扫描系统结合，通过图像分析，它们可以检测到治疗，识别特定的生物标志物并增加患者的愈合。来自深度学习的机器学习和神经网络的数据在医疗保健中起关键作用。iPhone，Apple手表和其他可穿戴设备包含人工智能，可以在事故发生前检测癫痫，心脏骤停和中风。其中一些设备还可以帮助医生和医生了解患者的病史。人工智能确实是可以改善药用领域的未来。关键字：支持车辆机器，帕金森氏病，脑肿瘤，深度学习，机器学习。
人工智能 - 对神经疾病和疾病的诊断未来摘要
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