机构名称：
¥ 2.0
这个创新项目侧重于医疗保健中的AI，特别是机器学习。使用Beam和Kohane的描述概念化了机器学习，即机器学习在于基于相对人工到机器的努力可扩展的频谱。人类的努力较少等同于机器学习在频谱上更高的一种形式（例如，卷积神经网络和生成对抗网络），在频谱上（例如，人类的决策和回归分析）将更多的人类努力放在较低的情况下。2尽管频谱高端的机器学习依赖于人类的输入，但仍需要使用“黑匣子”记录大量的数据和透明度问题（即复杂的机器学习模型，这些模型并非直接解释为人类）。
使用机器学习来提高患者安全
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