人工智能和机器学习在儿科

在过去的几十年里,大量的医疗数据与多个维度和复杂性(即不同的格式。10与大数据),创建了超出了人类的理解能力成倍增长。新型智能工具和方法需要利用这些数据量,特别是获得使用先进的传感器技术(如生物传感器、医学成像、实验室测试,和基因测试)。数据分析工具——人工智能和机器学习(AI /毫升)技术,在医疗保健学科发展迅速收获这些爆炸性增加医疗数据量通过揭示复杂的非线性关系和模式考虑到特定的数据集导致全面和最新的见解为疾病的早期诊断及时,更好的治疗,有效的决策,降低医疗成本,并使我们的生活更安全,更好和更简单的在每一个方面。

在这种背景下,本文主题集合的目的旨在涵盖以下主题特别关注儿科纪律。
•大数据分析在儿科,
•在儿科疾病数据库(例如,罕见疾病,疾病),
•使用儿科疾病智能应用程序数据库,
•智能方法处理所有类型的儿童的数据,
•这在儿科,
•精密医学/个性化医疗在儿科使用AI /毫升,
•诊断儿科使用AI /毫升,
•预后在儿科使用AI /毫升,
•深度学习(DL)和强化学习(RL)在儿科,
•开发新的治疗方法在儿科使用AI /毫升,
•减少医疗错误的儿科使用AI /毫升,
•智能机器在儿科,
•远程医疗在儿科使用AI /毫升,
•发现新药的儿科使用AI /毫升,
•使用云计算来处理儿科数据,
•道德和监管框架在儿科使用AI /毫升,
•审查论文讨论在儿科使用AI /毫升。

在本研究课题中,我们正在寻找原创文章,评论文章和评论,关注上述主题。手稿,是纯粹的方法论、统计或概念不合格。手稿应该能够被广泛的读者群的临床医生对我们的观众,避免太技术化的写作风格。

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重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。