机构名称：
¥ 1.0
技术进步正在帮助应对诊断和管理糖尿病的挑战。机器学习（ML）是人工智能（AI）的一个分支，就是这样的创新，这表现出了巨大的希望。ML算法允许计算机分析数据，查找模式并做出预测。 随着大型数据集的可用性，包括临床记录，遗传信息和生活方式因素，正在开发基于ML的方法来改善糖尿病护理。 这些方法可以识别有风险的人，支持早期诊断并帮助制定个性化的治疗计划（Rajkomar等，2019）。 ML已经成功诊断其他疾病。 它可以处理大型，复杂的数据集，以找到甚至专家可能会错过的模式（Shickel等，2018）。 对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。 与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。ML算法允许计算机分析数据，查找模式并做出预测。随着大型数据集的可用性，包括临床记录，遗传信息和生活方式因素，正在开发基于ML的方法来改善糖尿病护理。这些方法可以识别有风险的人，支持早期诊断并帮助制定个性化的治疗计划（Rajkomar等，2019）。ML已经成功诊断其他疾病。它可以处理大型，复杂的数据集，以找到甚至专家可能会错过的模式（Shickel等，2018）。对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。 与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。对于糖尿病，ML应用范围从发现疾病的早期迹象到预测并发症和改善治疗计划（Wang等，2018）。与OMICS数据结合使用，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学ML，也可以帮助鉴定出早期诊断和精密医学的新生物标志物（Marcos等，2020）。
分析供应链管理的绩效测量和指标：概念框架
主要关键词
相关文件推荐
