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生产能力的增长,现在已经应用于医学科学,使用诊断推理中常见的算法,使过程可编程并普遍可用。现代医疗保健非常适合人工智能,因为在过去十年中,它已经通过使用数字信息存储而发生了转变,数字信息存储广泛应用于患者的电子病历、医学研究和高级图像存储和检索,例如图片归档和通信系统(PACS)。可以针对个别患者进行这些数据的详细分析,并将其与以前记录中的大量数据进行比较,以便同时进行即时决策、管理计划和长期预测。这种能力超出了人类观察者的技能。驱动人工智能的智能技术基于机器学习(ML)、深度学习(DL)、人工神经网络(NL)、自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)。
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