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AI健康信息管理已经成为一个非常有趣的话题 ， 尤其是机器学习技术在医学图像中的应用 ， 但健康信息管理AI健康信息管理本身并不新鲜 。 人工智能一词于健康信息管理1956健康信息管理年提出 ， 用于描述理解、模拟和改进人类素质的努力 ， 例如推理、学习、解决问题、理解口头和书面语言、处理视觉信息以及玩象棋和扑克等游戏 。
【英伟达|AI是一个非常有趣的话题，尤其是机器学习技术在医学图像中的应用】
新的是对人工智能的兴趣重新抬头 ， 特别是在使用机器学习来识别图像中的模式方面 。 而且 ， 奇怪的是 ， 是游戏开辟了这个新领域 ， 而不是国际象棋、跳棋或围棋游戏 。 电子游戏需要将快速变化的三维场景转换为实时显示的二维图像 。 高效计算图像的需求促进了高度并行化的图形处理单元的开发 。 反过来 ， 这些专用处理器为日益复杂和复杂的“深度”人工神经网络模型提供了支持 。
健康信息管理健康信息管理年前开发的神经网络通常只有三或四层 ， 而今天的深度网络包含数百层 。 深度学习模型引起了极大的兴奋和夸张 。 毕竟 ， 如果人工智能系统可以在网络上挑选出猫的照片 ， 那么这些系统肯定已经准备好取代放射科医生了 ， 对吧？好吧 ， 也许不是 ， 至少现在不是 。
要构建和验证可以检测和表征数以千计的成像结果及其相关疾病的系统 ， 还有很多工作要做 ， 这些系统可以在一系列放射学研究中看到 。 健康信息管理这让我们想起了莎士比亚的名言 。 任何人都可以声称建立了一个健康信息管理AI健康信息管理系统 ， 但这并不意味着该系统会按照他们的想象去做 。
我旨在确保人工智能在放射学中的科学和应用建立在深思熟虑、创新和经过充分验证的研究之上 。 我将为您带来高水平的研究 ， 重点关注放射学中的人工智能、机器学习和数据科学 。 特别是 ， 我们寻求发表一流的工作 ， 对人工智能在放射学临床问题中的应用进行严格评估 。 我们邀请展示人工智能在提取信息、诊断和管理患者疾病、简化放射学工作流程或改善医疗结果方面的影响的手稿 。 我们对图像分割、图像重建、异常自动检测、诊断推理、自然语言处理、临床工作流程分析、放射组学和放射基因组学 。
我们展示人工智能在放射学中的新应用或突出创新人工智能方法 。 公开可用的放射学图像集、图像注释、放射学报告或算法的开发人员可以将他们的工作作为数据资源报告呈现 。 人工智能和放射学并不是孤立存在的：它们是促进知识和改善健康的广泛努力的一部分 。
因此 ， 我将发表人工智能在放射学中的伦理、法律、社会和经济影响的文章 。 人工智能是而且必须是人类的 ， 而且是人道的活动 。 我们必须着眼于这些技术将如何帮助我们更有效和更人道地照顾我们的患者 ， 参与这项工作 。 我们的目标不是取代 ， 而是扩展我们提供医疗服务的人类能力 ， 并改善我们需要服务的人们的生活 。
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