Часто самой сложной частью обучения модели машинного обучения является получение правильных данных. Это еще более верно для областей, где данные особенно конфиденциальны и конфиденциальны, таких как здравоохранение. Вот почему команды специалистов по обработке и анализу данных сейчас обращаются к синтетическим медицинским данным, чтобы иметь возможность создавать необходимые данные на лету. В этой статье мы представим синтетические медицинские данные, а также рассмотрим некоторые из..

22 февраля 2018 г. на обложке журнала Cell Magazine появилась статья Выявление медицинских диагнозов и излечимых заболеваний с помощью глубокого обучения на основе изображений . Журнал Cell публикует результаты необычайной важности в любой области экспериментальной биологии, включая клеточную биологию, молекулярную биологию, нейробиологию, иммунологию, вирусологию и микробиологию, рак, генетику человека, системную биологию, передачу сигналов, механизмы и терапию заболеваний. Авторы..

Медицинские предприятия испытывают большие нагрузки в век, основанный на данных. Инвестиции в интеллектуальные решения для более эффективного принятия решений обусловлены желанием повысить качество обслуживания и качество обслуживания пациентов при одновременном снижении затрат на оказание медицинских услуг. ИИ предлагает ряд преимуществ по сравнению с традиционной аналитикой и методами принятия клинических решений. Алгоритмы обучения могут становиться более точными и точными по мере..