【实践||必读|《自然》发表“AI时代医疗专业人员实践指南”( 二 )|时代|指南|定】_

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我们希望AI解决什么问题，就需要为简单机器学习算法提供数据，并且不断迭代让其消化学习， AI才能更好地完成任务。
如果使用更复杂的算法，例如神经网络和深度学习，该算法有可能开始创建自己的规则和策略，而且无需人工输入数据，甚至研发人员也可能不太理解算法是如何得出结论或完成某项任务的策略。
当需要做出医疗决策时，我们希望了解机器学习的策略，或者至少了解其背后的物理/生物学解释。基于AI高级算法，我们似乎只能从理论上了解更多，越来越不明白AI的复杂策略了。
机器学习类型的真实示例
机器学习具有许多子类型和组合方法，但是除了高级方法深度学习之外，在此仅介绍三种主要子类型：
机器学习和深度学习子类型的诠释(下图）
实践||必读|《自然》发表“AI时代医疗专业人员实践指南”
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图示如下：
a. 在有监督学习中，老师（开发人员）知道他想教给孩子的东西(AI) ，定义了预期答案，孩子学会了，并在执行任务上表现出色；
b. 在无监督学习中，老师不会影响孩子的学习方式，但观察孩子从解决问题中得出的结论/过程。
c. 在强化学习中，老师知道他想教给孩子什么，但没有逐步定义孩子应当如何学习。取而代之是老师仅在任务完成后给出反馈，并要求孩子利用老师奖励的那些结果找出自己的策略。
d. 在深度学习中，可以分析从图像和视频到某种人类推理的更为复杂数据集。它是多层次的，可以模仿人类大脑神经网络系统。
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《AI时代医疗人员实践指南》中文版1.2万字，
继续阅读内容包括如下：
1. 机器学习与传统统计模型
2. 机器与深度学习
3. 如何评估有关AI的新闻和研究进展？
4. 医疗保健服务从AI中获益范例
5. AI技术如何成为日常医疗实践一部分？
6. 未来的主要挑战是什么？
7. AI在医药健康未来发展至关重要的作用
本周日(25日晚8点）主题讲座将结合AI医疗业界七只“独角兽”技术优势和应用场景，诠释指南阐述的“ 医疗保健服务从AI中获益范例” 。
|点评|《实践指南》是AI医疗健康业界专业共识，并由业界权威人士主笔撰写。正如开篇明义所述宗旨 “医疗专业人员在今后的职业生涯中需要一份简明直观的实践指南作为参考。 ”
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稿源：(全球医生组织北京代表处)

【】网址：http://www.shadafang.com/c/hn1023aU202020.html

标题：实践||必读|《自然》发表“AI时代医疗专业人员实践指南”( 二 )

傻大方

实践||必读|《自然》发表“AI时代医疗专业人员实践指南”( 二 )

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