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人工智能（AI）正在彻底改变医疗诊断的问题的问题，该问题存在持久的问题，包括早期疾病，大量数据不足和诊断过程无效。本综述在开发ML技术方面表现出了很大的进展，包括蒙基太检测，结核病和癌症诊断。CNN在诊断方面表现出很高的效率；即使是临床医生的转移学习模型InceptionV3，也可以达到99.87％的诊断。作为保护隐私的解决方案，联合学习模型可在不增加单个数据的暴露范围的情况下提高诊断准确性，而从高分辨率技术（例如HIP-CT）得出的合成数据集（例如HIP-CT）通过改善模型构建和评估来帮助解决数据稀缺。基因组和代谢组整合的杂种有助于增强诊断准确性度量，尤其是对于Covid-19的复杂疾病，由于使用多种生物学信息的预后性能指标增加，因此对于Covid-19的复杂疾病。然而，即使在现代社会中，很少有问题出现：由于缺乏数据，尤其是对于罕见条件，该模型的概括是一个问题，并且大多数ML模型的计算能力需求提高了在低资源环境中实施的问题。融合了算法偏见和“黑匣子”概念的重大道德问题，这是一个可解释的AI（XAI）框架的必要条件，以提供医疗设施的可见性和信誉。开发中可能的方向，例如框架的标准化，增强计算支持以及不同领域的集成，提供了解决这些挑战的方法。解决时，这些挑战会通过ML技术告知的合适而可扩展的方法来改善全球医疗保健，这些方法与患者的需求保持一致，从而提供更好的实践，从而获得更好的健康。
传染病检测的新范式
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