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摘要 - 深度学习的使用已彻底改变了疾病的检测，并使医疗保健领域中强大而精确的计算机辅助诊断工具创建了疾病。人工智能（AI）工具现在可以检测癌症，内部出血，断裂等，而无需人工干预，这要归功于深度学习。蓬勃发展的医疗保健行业面临着深度学习的严重风险。由于嘈杂的医学图像数据，用户和患者不信任以及与医学数据相关的道德和隐私问题，缺乏平衡的注释的医学图像数据，对深度神经网络和建筑的对抗性攻击，这是深度学习研究人员和工程师所面临的一些重大挑战，尤其是在医学图像诊断中。本文解决了这些问题。这项研究通过探索其在医疗保健中的潜在应用来定义AI的公众怀疑。
深度学习在医学图像分析中的障碍
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