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比较人类和人工智能医学机器学习中的性能：用于读者研究数据统计分析的开源 Python 库
为了了解人工智能 (AI) 对诊断医学实践的潜在影响，许多调查涉及收集多位人类专家对一组常见病例的解释。为了标准化分析此类研究数据的过程，我们发布了一个开源 Python 库来执行适用的统计程序。该软件实现了行业标准的 Obuchowski-Rockette-Hillis (ORH) 方法，用于多读者多病例 (MRMC) 研究。这些工具可用于将独立算法与读者小组进行比较，或比较以两种模式操作的读者（例如，有和没有算法辅助）。该软件支持非等效性和非劣效性检验。还提供了模拟读者和模型分数的函数，可用于蒙特卡洛功效分析。该代码在我们的 Gitub 存储库中公开提供，网址为 https://github.com/Google-Health/google-health/tree/master/analysis 。
检测环境监测培养基中的小事件的自动化EM Petri菜肴的功能与< / div>中的Visual相比
USP第章<1116> 1将环境监控（EM）描述为确保无菌处理区域以足够的控制水平保留的关键要素。制造的药物的质量与维持非常低的微生物污染水平的能力直接相关。唯一理解和遵循这些关键清洁室污染演变的技术是使用特定培养基，可以恢复环境菌群。通常，培养皿用于控制空气和表面，并培养分类区域中发现的潜在微生物。在适当的孵化（温度和时间）之后，板板检查的普通实践是列举离散菌落形成单位（CFU）的。然后，微生物应生长成不同的宏观菌落。宏观量表描述了一个人可以直接感知的事物，而无需放大设备的支持。这意味着直接观察培养皿的操作员应用肉眼来区分微型植物的存在。但是，有资格的宏观对象的限制是什么？，我们可以在哪个级别上准确考虑检测？为了回答这些问题，本研究提出了一种评估手动阅读性能的标准化方法。
附录 10 护理指导
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UF 601-210_14.pdf
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个人家庭服务计划 (IFSP) 流程文件 (...
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DA 表格 5305
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NAVPERS 1221/6 NEC 变更请求
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附录 1 儿童保育清单（每个儿童一份）
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