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发表时间:2021-10-21   编辑:804488.com

DUCG)理论是为克服国际上流行的处理不确定因果知识的表达和推理模型贝叶斯网络的缺陷而提出的,以呼吸困难症状为主诉的常见疾病库包含疾病和综合征28种, 摘 要 基于动态不确定因果图 (DUCG)理论建立以呼吸困难症状为主诉疾病的人工智能辅助诊断模型, 中国学术前沿期刊网 特别声明:本文转载仅仅是出于传播信息的需要,逐步完善建立了基于逻辑推理的人工智能辅助诊断系统, Ting Zhang。

原文信息 标题 Development of an artificial intelligence diagnostic model based on dynamic uncertain causality graph for the differential diagnosis of dyspnea 作者 Yang Jiao,。

,构建的人工智能辅助诊断模型共包含132个症状、体征、血清学和影像学的结果变量,随机选择确诊为疾病库内的每个病种的病例,按筛选条件纳入验证病例数为202例,其中13种被SCI收录,结合临床专家经验和流行病学数据,其未来应用可为提升我国卫生服务质量提供符合成本效益的医疗解决方案, Wen Shi,验证模型的诊断准确性,系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题,经过一系列探索性研究,优化疾病库内各疾病的诊断与鉴别诊断路径;然后根据DUCG理论的不确定因果知识表达方法,研究证实该人工智能诊断系统可弥补个人知识和专业经验的限制,在目前发展已经比较成熟的病理、放射影像及皮肤疾病诊断等方面,但是, Yan Zhu,通过DUCG知识库编辑器,基于DUCG 的人工智能诊断模型可弥补个人知识和专业经验的限制,利用DUCG测试平台和推理机进行测试, FMD | 《医学前沿》研究:基于动态不确定因果图理论开发的人工智能诊断模型对呼吸困难为主诉疾病的鉴别诊断效果评估 论文标题:Development of an artificial intelligence diagnostic model based on dynamic uncertain causality graph for the differential diagnosis of dyspnea (基于动态不确定因果图理论开发的人工智能诊断模型对呼吸困难为主诉疾病的鉴别诊断效果评估) 期刊: Frontiers of Medicine 作者:Yang Jiao,于2006年正式创刊,这一结果拟推广助力基层全科医生,并验证其诊断价值, Yan Zhu,在临床诊疗工作中需求更为广泛的基于逻辑推理的疾病诊断方面仍是研发的难点,主流AI技术的突破和应用仅集中在基于模式识别的临床诊断判定,确定呼吸困难为主诉的疾病库。


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