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據(jù)《每日郵報(bào)》12月14日報(bào)道,美國丹佛女子蘇·波特(SuePotter)自愿捐獻(xiàn)遺體,并同意將遺體切割成2.7萬塊,制成“數(shù)字人體模型”,用于醫(yī)學(xué)研究。蘇,兩個(gè)孩子的母親,于2015年死于肺炎,享年87歲。她死后被冷凍,然后被切成270
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動(dòng)脈網(wǎng)蛋殼研究院2017年度報(bào)告《用數(shù)據(jù)看醫(yī)療——2017年醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)競爭力報(bào)告》于12月15日在未來醫(yī)療100論壇正式發(fā)布。從2011年到2016年,互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療經(jīng)歷了幾個(gè)新興產(chǎn)業(yè)的重要成長節(jié)點(diǎn),包括2011年余純博士剛推出移動(dòng)問診服務(wù)時(shí)
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當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月17日,預(yù)印醫(yī)療平臺(tái)medRxiv發(fā)布了一項(xiàng)名為“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的嚴(yán)重covid-19感染患者生存預(yù)測模型”的研究成果(未經(jīng)同行評(píng)審)。這項(xiàng)由29名科學(xué)家共同進(jìn)行的研究,利用最新的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法,揭示了預(yù)測新冠肺炎(新冠肺炎
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當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月17日,預(yù)印醫(yī)療平臺(tái)medRxiv發(fā)布了一項(xiàng)名為“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的嚴(yán)重covid-19感染患者生存預(yù)測模型”的研究成果(未經(jīng)同行評(píng)審)。這項(xiàng)由29名科學(xué)家共同進(jìn)行的研究,利用最新的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法,揭示了預(yù)測新冠肺炎(新冠肺炎
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當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月17日,預(yù)印醫(yī)療平臺(tái)medRxiv發(fā)布了一項(xiàng)名為“基于機(jī)器學(xué)習(xí)的嚴(yán)重covid-19感染患者生存預(yù)測模型”的研究成果(未經(jīng)同行評(píng)審)。這項(xiàng)由29名科學(xué)家共同進(jìn)行的研究,利用最新的可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法,揭示了預(yù)測新冠肺炎(新冠肺炎
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對(duì)于醫(yī)生來說,跟蹤病人的檢查結(jié)果、圖表和其他指標(biāo)是一件非常耗時(shí)但又必要的事情:想象一下,一個(gè)普通醫(yī)生每天要面對(duì)多個(gè)病人。他要把他們的數(shù)據(jù)找出來,整合到自己的大腦里,然后決定采用哪種治療方案。當(dāng)患者資料不是特別全的情況下,比如之前在另一家醫(yī)院
發(fā)布時(shí)間:2022-03-11 點(diǎn)擊次數(shù):120
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點(diǎn)擊以上,盡在AI中國我們真的知道我們建立的ML模型中發(fā)生了什么嗎?我們來探索一下。在我之前的博客中,我們看到了對(duì)XGBoost、LightGBM和Catboost的對(duì)比研究。通過這種分析,我們得出結(jié)論,catboost在速度和準(zhǔn)確性上優(yōu)于
發(fā)布時(shí)間:2022-03-11 點(diǎn)擊次數(shù):84
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作為人類感知外界最重要的器官之一,眼睛的衍生醫(yī)療產(chǎn)業(yè)是市場公認(rèn)的黃金賽道。權(quán)威數(shù)據(jù)公司智研咨詢發(fā)布的報(bào)告顯示,2018年,美國醫(yī)院眼科醫(yī)療設(shè)備銷售額為2.3億美元,中國為1.41億美元。在患者數(shù)量上,以視網(wǎng)膜疾病為例。2018年,中國視網(wǎng)膜
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在現(xiàn)代生物醫(yī)學(xué)中,組織器官模型相對(duì)于活體器官、動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、人體臨床試驗(yàn)等醫(yī)療輔助檢測手段,更能反映生物體的結(jié)構(gòu)和生理環(huán)境,同時(shí)具有成本低、易操作的特點(diǎn)。水凝膠與生物體具有良好的理化性質(zhì)匹配度和生物相容性。開發(fā)新一代基于水凝膠的人體器官模型,模
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雷鋒網(wǎng)AI開發(fā)者:近日,騰訊優(yōu)圖首個(gè)醫(yī)療AI深度學(xué)習(xí)預(yù)訓(xùn)練模型medicalnet(https://github.com/Tencent/medicalnet)正式對(duì)外開放,這也是全球首個(gè)提供多種3D醫(yī)療圖像專用預(yù)訓(xùn)練模型的項(xiàng)目
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【導(dǎo)讀】本文介紹并比較了傳統(tǒng)人工數(shù)學(xué)建模和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)缺點(diǎn),介紹了一種結(jié)合兩者優(yōu)點(diǎn)的方法——解耦表示學(xué)習(xí)。之后,作者使用DeepMind發(fā)布的基于解耦表征學(xué)習(xí)的貝塔-VAE模型,對(duì)醫(yī)療和金融領(lǐng)域的兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了探索,展示了模型效果,并提供
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本文引用:馬、史大珍、?;贗MOI模型的家庭醫(yī)生簽約服務(wù)團(tuán)隊(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的系統(tǒng)評(píng)價(jià)。中國全科醫(yī)生醫(yī)學(xué)[J],2022,25(07):797-802DOI:10.12114/JISSN.1007-9572.2021趙雅莉石大鎮(zhèn)馬文漢。使
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