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08.30-09.00注册 - 欢迎09.00-10.00椅子：P。Delaporta，L。Kossyva，H。Pergantou pergantou在新生儿，婴儿和儿童中的中性粒细胞减少症的工作和管理 - 最新的指南 - 来自Innochron I. Pelagiadis Autoimune Immune secsiptection s.11 c.akans Syndrome Syndrome S. S. S. Polychronopoulou，E。Mantadakis，M。oikonomou骨髓衰竭综合征：表型与基因型驱动的诊断方法C. Kelaidi的决策和HSCT指示儿科MDS具有易感性R. Masetti R. Masetti 11.00-12.00 seess 3 - Oral Aral Expranctation y emantary tourmatory： 12.00-12.30咖啡休息时间（e-Poster步行和展览会）12.30-13.30椅子：E。Goussetis，V。Kitra，M。Tzanoudaki更新的适应症和当前状态，用于同种异体造血干细胞在严重的同性质量脉络膜上移植中的同种异体同质性脉络膜上的血型植物型血型，以相同性血型型血压管themopoticatigation A.淋巴组织细胞增多症M. Kastamoulas 13.30-14.00卫星讲座I主席：H。vasilatou-kosmidis儿科患者患有1型神经纤维瘤病（NF1） - 血液学家的观点C. kelaidi
引用本文：Gianluca Franceschini、Elena Jane Mason、Armando Orlandi、Sabatino D'Archi、Alejandro Martin Sanchez 和 Riccardo Masetti (2021) 人工智能将如何影响乳腺癌研究效率？，抗癌治疗专家评论，21:10，1067-1070，DOI：10.1080/14737140.2021.1951240
计算机辅助检测 (CAD) 是第一款宣布用于临床乳腺癌诊断的软件，自 20 世纪 90 年代末推出以来，人们寄予厚望，但期望并未完全实现[2]。该技术依赖于编程算法来分析数字乳房 X 光检查结果，以寻找放射科医生在阅读检查时寻找的恶性肿瘤特征（即形状、大小、不对称等）：因此，“旧”人工智能被认为是人类智能的增强，可以与处理大量数据的人工智能优势相匹配。尽管初步结果令人鼓舞，但多年的 CAD 临床应用并未发现综合筛查表现的显著改善，普遍的炒作逐渐消退，直到 2010 年代初，一场新的深度学习 (DL) 革命引发了第二波热情[3]。