-带给-的便捷

问题不在于-是否会进入医学领域。它是如何。在这样的情况下，机器学习可以利用几乎所有---医生的集体经验，
  为一位拥有数百万类似---经验的医生提供明智的决策。在糟糕的情况下，-可能会助长不安全的做法，放大社会意见，对分娩做出过度承诺，并失去医生和---的---。
  他们认为，-不仅仅是一种新工具，像一个小工具或药物。相反，它是一项扩展人类认知能力的基础技术，有潜力使-保健的几乎每一步都变得。他们说，机器学习
  不是取代医生，如果谨慎实施，它将通过提供额外的洞见来增强医患关系。
 
  基于-的诊断工具，即使是在它们的初期，在发现---照片上潜在的致命病变，诊断视网膜---方面，也经常比放射科和病理学家更聪明。一
  些-模型甚至可以分析出精神---，或者学会为---提供建议。
  计算机诊断能力的提高得益于机器视觉和转移学习方面的---进展。虽然-放射科医生通常需要大型带注释的数据集来“学习”，但转移学习允许受过训练的-
  快速学习另一项类似的技能。例如，对标准存储库imagenet中的数千万个日常对象进行训练的算法可以对100,000张视网膜图像进行再训练(这对于机器学习来说是一个相对较小的
  数字)，从而诊断视力丧失的两个常见原因。
  更重要的是，机器学习非常适合分析日常护理期间收集的数据，以确定未来可能出现的状况这些系统可以帮助预防措施，将健康问题消灭在萌芽状态，并降低-成本。
  当提供足够数量和的---健康纵向数据时，-已经能够建立预测模型，其准确性远---过任何使用医学成像原始数据的医生。
 
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