Popular Data Set

这是通过仔细分析医学图像、实验室结果和患者记录来实现的。
确保数据隐私、解决算法偏见以及促进人工智能与人类临床医生之间的合作，对于以公平和负责任的方式在医疗保健领域部署人工智能至关重要。
人工智能诊断和治疗
癌症
癌症是导致死亡的主要原因。早期发现在癌症治疗中起着至关重要的作用。机器学习可协助分析医学影像，从而帮助早期发现癌症。


预防性健康检查对心血管疾病的管理大有裨益。机器学习可以帮助从心电图数据中检测心律不齐、预测心力衰竭、识别动脉阻塞以及使用可穿戴设备评估中风和心脏病发作的风险。

神经系统疾病
机器学习可用于早期诊断阿尔茨海默病和帕金森病等神经 商业房地产的潜在客户 系统疾病。它有助于及时准备和组织优质护理。

糖尿病
全球每 10 名成年人中就有 1 人患有糖尿病。使用人工智能的系统可以通过分析患者记录、基因数据和生活方式因素来预测糖尿病的发病和并发症，例如视网膜病变。

人工智能和机器学习还可以通过进行预测分析来帮助治疗眼部疾病、肝脏问题和呼吸系统疾病。构建医疗保健人工智能系统可以在多个方面使该行业受益。

用于疾病识别和医学诊断的多种 AI/ML 算法
疾病检测和人工智能使用不同的方法来获得结果。每种方法都有自己的优点和缺点。有些方法对某些类型的数据和医疗任务更有效。通常，使用多种方法可以获得最佳结果。

以下是一些最流行的疾病检测算法：

决策树
决策树是一种用于决策的流程图式结构。它可用于鉴别诊断、识别疾病风险因素以及发现共现情况。

支持向量机（SVM）
SVM 是用于分类和回归任务的算法。它们用于对医学图像进行分类以进行疾病检测和蛋白质序列分类。

支持向量机来源

它通过枚举两个类别边界上的节点数来搜索最佳超平面。边界是指两个组之间的价值差异。当安全边际较大时，分类系统的成功率会上升。边界信息通过支持向量表示。SVM 可用于解决回归和分类问题。

K最近邻（KNN）
KNN 是一种算法，它通过查看特征空间中“K”个最接近模型的多数类来对新实例进行分类。它使用症状模式来预测疾病结果并对心脏病患者进行分类。

卷积神经网络（CNN）
CNN 是一种用于图像识别的神经网络，尤其适用于分析 X 光片、MRI 和 CT 扫描等医学图像。它们擅长检测模式，但需要大量数据集进行训练。