炎 X 射线数据库中总共存在 14 种

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这一阶段结束后，他们就启动了它来检测肺炎病例，并且取得了显着的准确性。人工智能已经能够以与经验丰富的放射科医生相似的准确性来诊断这种疾病。 该算法由美国国立卫生研究院公开的100,000 张 X 射线驱动。该数据库已于 9 月 27 日向所有人开放。斯坦福大学的研究结果于 11 月 14 日发布。显然他们还没有经过学术仲裁来验证结论，但软件的训练已经在创纪录的时间内实现了。 这 100,000 张 X 射线帮助该算法获得了与四位经验丰富的放射科医生相似的精度。这个算法已经与他们进行了比较，它不仅可以诊断肺炎，还可以诊断其他疾病。

纤维化或疝气也包含在该软件能够检测的疾病目录中。 诊断肺疾病。美国国立卫生研究院还随图像一起发布了其检测问题的结果。相比之下，斯坦福大学创建的算法 返回的误报和漏报更少。 这并不是第一次尝试利用人工智能来促 电话数据库 进诊断。也许最著名的实际使用案例是 IBM Watson，它支持癌症检测以及医院中有关一种或另一种治疗方法的决策。但有很多研究深入探讨了如何使用软件来识别疾病。 同样在斯坦福大学，研究人员专注于皮肤癌。



他们开发了一种深度学习算法来处理他们的诊断。这种类型的癌症检测起来很复杂，因为有多种类型的皮肤病变。但在大型图像数据库的帮助下，与医生相比，该软件的准确率达到了 91%。 诺丁汉大学还进行了其他研究，不仅旨在诊断，而且旨在预测。在这种情况下，科学家创建了一种算法，可以比医生更准确地预测一个人心脏病发作的几率。 根据 Bankinter Consumer Finance 发布的 II Bankintercard 报告，西班牙持卡用户的在线支出在短短五年内增加了 71%。 随着数字革命，人们的消费习惯正在发生变化，这不仅仅是猜测，而是正如II Bankintercard 报告所显示的那样，越来越成为现实。