斯坦福研究人员通过心电图判断患者心律失常与否的新机器学习模型:亚博网页版登陆界面

本文摘要:最近,吴恩达博士领导的斯坦福研究人员开发了通过心电图判断患者心律失常与否的新机器学习模型,其效果已经达到人类专家。(威廉莎士比亚,NorthernExposure(美国电视),健康)吴恩达博士今年3月从百度辞职后,已经回到斯坦福开始了自己的学术研究。

吴恩达

最近,吴恩达博士领导的斯坦福研究人员开发了通过心电图判断患者心律失常与否的新机器学习模型,其效果已经达到人类专家。这种自动进行临床的新方法对日常医疗意义至关重要,可以更好地识别有可能死亡的心律失常的症状,并帮助防患于未然。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、健康)此外,在医疗资源更缺乏的地区,需要得到更好的医疗服务。吴恩达从百度辞职后再次加入Drive.ai,似乎也对人工智能在医疗上的应用感兴趣。近年来,科学家通过医学影像分析,已经发现了在皮肤癌、眼科疾病、乳腺癌等化疗的许多疑难杂症中充分发挥的宝贵价值。

心电图

威廉

“看到人们能这么快改变想法,拒绝深度自学,发现在一些水平医疗领域比专业医生更准确的临床,我感到非常难过。(威廉莎士比亚、《哈姆雷特》。)吴恩达在一封电子邮件中这样说。

还补充说,看到研究组已经开始扩大医疗AI,除了以心电图为代表的图像数据外,应用于新领域也很有趣。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),健康)吴恩达博士今年3月从百度辞职后,已经回到斯坦福开始了自己的学术研究。

莎士比亚

斯坦福大学的研究小组训练了一种机器学习算法,用于从心电图数据中筛选各种点形状的跳跃。一些心律失常现象会引起心脏突然停止等相当严重的身体健康问题,但这些信号一般不能打猎,患者不得不戴上心电图显示器几周,以确保安全。

最重要的是坑爹的一点是,由于心律失常本身的特性,医术高超的医生也很难在两性和恶性的心率动荡中分辨出来。

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