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医学中的人工智能（AI）研究正在迅速增长。Healthcare AI项目比全球经济其他任何领域的AI项目吸引了更多的投资。然而，在兴奋中，存在同等的怀疑，在膨胀的期望时有些敦促谨慎[1,2]。自世纪之交以来，AI也成功地进入了医学和医疗保健领域[3,4]。基于证据的医学的核心是使用历史数据来为临床决策提供信息。该任务传统上是通过统计方法解决的，该方法将数据中的模式描述为数学方程[5]。例如，神经网络使用大量互连神经元以类似于人脑的方式表示数据。这些包括可用性且价格合理的计算（处理）工具，硬件（例如图形处理单元），软件和应用程序，即使在消费级的个人计算机以及移动设备以及具有多种信息类型和形式的移动设备以及在线和云平台中，以及通过可穿戴技术和互联网（6）（6）（6）（6）[IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT）（IOT），开源编码资源以及从业者和用户交换资源，专有技术和经验的在线社区的增长；以及计算机处理与光子学（应用光学和电子融合）和人机接口等其他技术的集成[5,6]。
Sanjay Mishra等。与心血管疾病有关的生化和病理参数。 Int J Biochem Physiol 2024，9（1）：000241。
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