关于这个研究课题
医疗保健和疾病的诊断的发展已成为重大问题在今天的环境。然而,先进的理念和技术,如机器学习和深度学习可以帮助患者和医生有效的早期诊断。这些算法帮助卫生保健提供者更好的满足和迎合他们的病人的偏好。
这个研究课题的目标是促进学术和行业专家之间的讨论在医疗保健行业的挑战和机遇,以及合适的框架可以开发支持数据挖掘在这个领域。该研究课题旨在分析机器学习在医疗实践中,其有效性,等等。这个提议将帮助找到最好的算法框架为医生诊断和决策等重要的事情。
我们欢迎提交以下(但不限于):
——医疗分析深度学习的方法
——人工智能医疗应用
——情感识别在医学监控
治疗和诊断的医疗疲劳
——卫生信息学行业的进步
——评估和医疗诊断的有效性
这个研究课题的目标是促进学术和行业专家之间的讨论在医疗保健行业的挑战和机遇,以及合适的框架可以开发支持数据挖掘在这个领域。该研究课题旨在分析机器学习在医疗实践中,其有效性,等等。这个提议将帮助找到最好的算法框架为医生诊断和决策等重要的事情。
我们欢迎提交以下(但不限于):
——医疗分析深度学习的方法
——人工智能医疗应用
——情感识别在医学监控
治疗和诊断的医疗疲劳
——卫生信息学行业的进步
——评估和医疗诊断的有效性
关键字:医学成像、大数据、深度学习机器学习、疾病诊断
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。
