一年来智能医疗前沿论文最新进展 2018.11.04 方建勇1
智能医疗前沿论文最新进展 智能医疗是当前医疗领域的热点研究方向,旨在利用人工智能、机器学习、计算机视觉等技术来提高医疗服务的效率和准确性。本文旨在总结智能医疗相关的前沿论文,涵盖医学图像质量评估、无监督鉴定、深度学习等方面的最新研究成果。 医学图像质量评估是智能医疗的重要组成部分,目的是评估医学图像的质量,以确保图像分析管道的成功。英国生物银行(UKBB)等大型人口研究项目对医学图像的质量评估具有重要意义。该研究中,作者提出了使用无监督机器学习算法来识别医学图像中的异常作为标记的候选项,并对数据中的频繁出现的标记候选项进行识别和分类。 深度学习是智能医疗的核心技术之一,能够对医学图像进行高效的分析和处理。该研究中,作者使用多尺度深度去噪自动编码器来训练健康图像,并使用单级支持向量机来识别新数据中的异常。该模型在公开数据集上的分类准确率为81.40%,在ROC曲线下的区域为0.944。 ICD编码是智能医疗的重要应用之一,旨在对疾病进行自动编码。该研究中,作者提出了使用多模态机器学习模型来预测ICD-10诊断代码,能够处理不同时态的数据,包括非结构化文本、半结构化文本和结构化表格数据。该模型在重症监护室III(MIMIC-III)数据集上的预测准确率明显优于其他基线模型。 PICO元素检测是智能医疗的另一个重要应用,旨在对医学文本进行自动检测。该研究中,作者提出了使用深度神经网络来检测PICO元素,能够对医学文本进行高效的分析和处理。该模型能够自动检测医学文本中的PICO元素,帮助构建临床研究和问题。 智能医疗是当前医疗领域的热点研究方向,旨在利用人工智能、机器学习、计算机视觉等技术来提高医疗服务的效率和准确性。本文总结了智能医疗相关的前沿论文,涵盖医学图像质量评估、无监督鉴定、深度学习等方面的最新研究成果,为智能医疗的发展提供了重要参考价值。
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