人工智能(AI)在心脏病学领域具有发展前景,可评估诊断程序的结果,包括:放射线照相、心电图、超声心动图、计算机断层扫描和磁共振成像。它可以让您显示以前心脏病专家难以检测和确定心血管疾病 (CVD) 可能性的异常情况。此外,AI还可用于预测并发症的风险。未来各类医疗AI将用于治疗CVD;然而,人工智能本身并不会取代医生。不断出现的随机对照试验报告证实了心血管人工智能的有用性。需要评估医疗人工智能的优点和缺点,以便心脏病专家能够有效地使用它
In principle, it is expected that all the tasks of the feasibility study are performed in close coordination with the involved customers/users (leveraging on their connections to other customers/users and important stakeholders, assisting in the definition of the customer/user needs and requirements as well as in the service and system definition, supporting the proof of concept (e.g.设施,原位支持,参与),提供有关目标应用程序/服务的有用性的反馈,有助于可行性分析(例如价格可接受性),协助准备路线图和潜在的示范项目,促进各自社区的服务等)。因此,可以预期文档D1到D2的内容可以充分反映其参与和贡献。
有指导一些子测试给出过程得分。过程得分是:'提供了量子,以量化否则将是测试性能的各种定性观察。这样的分数对于确定考生如何获得缩放分数,从而提供了一些诊断有用性是有用的。”(管理手册第10页)。子测验的过程得分不同,例如,在管理手册的第11和第12页上详细列出了图片记忆中的佣金错误(考生标记了尚未更改的细节)或设计学习中的象限分析(测量每个象限的考生召回的细节数量)。
我们才刚刚开始探索人工智能改变游戏规则的潜力。然而,我们不应忽视其局限性。大型语言模型 (LLM) 倾向于使数据同质化,抹平细微差别,并忽略人类行为的丰富性和多样性。在一个多样化和动态的世界中,用于市场研究的人工智能必须不断适应才能保持有用性——这意味着要接受新的现实世界数据的训练。来自真实现实世界来源的经过验证的高质量输入。我们不可避免地需要真实的人和精心策划的文化智力来产生有效的人工智能模型。
S-44的先前版本主要集中于用于编译航海图表的水文调查精确度。现在已经认识到,水文数据的用户构成了比以前认识的要多样化的组。水文数据对于沿海地区管理,环境监测,资源开发(碳氢化合物和矿物开发),法律和管辖权问题,海洋和气象建模,工程和建筑计划以及许多其他用途也很重要。为了提高其有用性,用户需要更新,详细,可靠和数字形式的数据。即使标准并不总是专门满足这些其他用户的需求,也认为标准为他们提供了评估水文数据质量的基础。
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目的:我院于2021年2月引进的计算机断层扫描(CT)设备增加了利用人工智能(AI)技术的新型图像重建方法。这种重建方法被称为深度学习重建(Deep Learning Reconstruction,以下简称DLR),佳能称之为高级智能Clear-IQ引擎(Advanced intelligent Clear-IQ Engine,以下简称AiCE)。本研究的目的是评估各重建方法的物理特性和实用性,例如利用AI技术的新型图像重建方法AiCE和目前我院使用的迭代重建方法自适应迭代剂量减量3D(以下简称AIDR 3D)。 方法:通过(1)噪声评估(使用径向频率法测量噪声功率谱(NPS))、(2)低对比度分辨率评估(使用自制模型测量对比度噪声比(CNR))和(3)空间分辨率评估(使用圆边缘法测量调制传递函数(MTF))(1)来评估物理特性。假设成像条件为腹部区域,改变管电流来比较四种重建方法(滤波反投影 (FBP)、AIDR 3D Mid、AIDR 3D 增强 Mid 和 AiCE Body Mid)。 结果:在 NPS、CNR 和 MTF 测量中,AiCE 通常在所有 mAs 值下均显示出最佳结果。然而,在 NPS 测量的低频区域,AiCE 与其他重建方法相比并没有表现出显著差异。 此外,当比较 AIDR 3D 和 AiCE 的重建时间时,AiCE 所花的时间是 AIDR 3D 的 3 到 4 倍。 结论:本研究中,AiCE 在腹部条件下检查的三个物理特性方面优于 AIDR 3D,并且在图像质量方面有用。然而,在考虑重建时间时,需要考虑AiCE图像的运行可能会影响检查进度的可能性。
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