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機器學習不僅能大幅削減成本，而且?guī)缀跄軐崟r獲取診斷結果；通過運用四種機器學習的算法，還能讓醫(yī)生盡早干預疾病風險的發(fā)生；將來更加廉價、更易獲得、質(zhì)量更高的醫(yī)療將會推動機器學習算法技術成為主流，同時也會提高對醫(yī)生自身的要求。疾病診斷是醫(yī)療系統(tǒng)中更偏向于勞動密集型的工作之一，恰好，它也是機器學習算法的擅長領域。盡管這一領域的工作還處于早期發(fā)展階段，但這項技術正在迅速發(fā)展，并似乎準備轉變?yōu)橐豁棥霸\斷醫(yī)學”。隨著機器學習在醫(yī)療領域應用的不斷加深，越來越多的機器學習應用在醫(yī)療診斷的案例涌現(xiàn)。大部分的診斷數(shù)據(jù)都是基于圖像的，比如 X 射線、磁共振，以及超聲波圖像，也包括基因組概況、流行病學數(shù)據(jù)、血液檢測、活檢結果，甚至是醫(yī)療研究論文。因此，這為訓練神經(jīng)網(wǎng)絡和其他機器學習技術提供大量的數(shù)據(jù)。
疾病預測：早發(fā)現(xiàn)早治療普通醫(yī)療體系不能永遠保持精確又快速的診斷，但機器學習不僅能大幅削減成本，其診斷結果幾乎能實時獲取。越來越多的情況下，機器學習能夠比老練的醫(yī)生提供更準確的診斷。
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