机构名称：
¥ 1.0
摘要：背景：将人工智能（AI）整合到医疗领域是一个巨大的转变，对诊断，医疗干预措施和医疗保健系统的整体结构有深远的影响。目的：本研究探讨了医疗保健中基金会AI模型的变革性旅程，阐明了它们为改善患者结果和系统效率CY的挑战，道德考虑和巨大潜力。值得注意的是，在这项调查中，我们观察到在医疗保健公共部门内AI的采用相对较慢。医疗保健中AI的演变是不相同的，尤其是它在革新诊断过程方面的实力。结果：本研究展示了这些基础模型如何在复杂的医疗数据集中揭示隐藏模式。AI的影响通过医疗干预，包括病理学，成像，基因组学和个性化医疗保健，将AI定位为寻求精密医学的基石。本文深入研究了生成AI模型在医疗保健关键方面的应用，包括决策SUP端口，医学成像和蛋白质结构的预测。这项研究精心评估了各种AI模型，例如转移学习，RNN，自动编码器及其在医疗保健领域中的作用。在此探索中介绍的一个开创性概念是通用医学AI（GMAI），它主张开发可重复使用和灵活的AI模型。通过解决这些问题并提出治理结构，该文章在医疗保健环境中有关AI集成的对话增加了。结论：评论文章讨论了AI如何通过强调透明度，公平性和问责制的意义，在AI应用程序中有关患者数据隐私和偏见的意义。
AI和基础模型的作用和影响
主要关键词
相关文件推荐
