用于训练的数据集

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基于深度学习的模型可以直接从图像、文本或声音中学习执行分类任务，而无需人工干预来选择共同的特征。深度学习的这种特殊性这就是它成为医学基础的原因，因为它可以分析共振图像或 X 射线来检测那些显示例如乳腺癌的重复模式，从而加快检测其他人的相同病理。 从这个意义上说，国际范围内的一个著名案例是IBM Watson 系统，该系统用于在美国的一些医院——例如纪念斯隆-凯特琳癌症中心——根据从大约一个人的医疗记录中收集的数据进行诊断。 50 万患者和 200 万页科学期刊上的学术文章。在这种情况下，也许好处是显而易见的，因为这可以有效地帮助卫生人员及早发现并尽快开始治疗疾病，从而提高每个患者的康复机会。 在阿根廷，

Entlai 公司开发了一个程序，用于分析医疗 新西兰手机号码 报告系统中的图像。该程序旨在解决影像专家的工作超负荷问题，他们必须每天分析和撰写 10 到 30 份报告，在脑部 MRI 的情况下，以及每小时 30 到 60 份的乳房 X 线照片报告（即每分钟或每两分钟一分钟）。对于这些情况，该公司开发了一种名为 EntelaPic 的解决方案，该解决方案允许专家除了查看 MRI 或乳房 X 光检查外，还可以预先报告指出需要注意的区域并标记 MRI 中是否存在病变。此外，在疫情大背景下，恩特莱依托这套系统开发了AI工具EntelaPic Covid-19，它可以准确、快速地分析大量胸部 X 光片，并通过分析数千张图像来检测肺部的肺炎或感染。在巴西，劳拉应用程序被开发出来，



这是一个由劳拉弗雷萨托研究所开发的人工智能系统，旨在通过早期干预减少可预防的败血症死亡。健康监测平台通过分析电子健康记录来识别临床恶化的患者并实时通知护理团队。这是一个机器学习、深度学习、自然语言处理（nlp）和决策系统。 在拉丁美洲，除了阿根廷和巴西之外，智利、哥伦比亚、墨西哥和秘鲁也在人工智能健康方面的发展取得了进展。在全球范围内，中国制定了一项发展计划，旨在到 2030 年将中国定位为人工智能技术设计的世界领先者，到 2050 年使其成为该行业的主要引擎，投资 1500 亿美元。