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摘要鉴于过去几年的医疗保健数据的复杂性日益增长,使用了深度神经网络(DNN)模型(DNN)模型等机器学习技术的吸引力提高了吸引力。为了从大量的健康数据中提取隐藏的模式和其他有价值的信息,传统分析无法在合理的时间内使用这些数据,请使用机器学习(ML)技术。深度学习(DL)算法特别显示为医疗保健系统中模式识别的潜在方法。这种思想导致了这项研究的贡献,该研究通过检查最先进的网络设计,应用和市场趋势来研究医疗保健系统中使用的深度学习方法。要连接深度学习方法和人类医疗保健能力,最初的目标是深入了解医疗解决方案中深度学习模型的部署。和最后,概述当前未解决的问题和潜在方向。

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