人工智能及其对泌尿系统疾病和管理的因素

人脑 (AI) 的最新进展无疑对照护保健产业诱发了重大事件因素。在泌粪便妇科，人脑已被为广泛运用于于点状治疗多种病症，无论其严重持续特质如何，从良特质增生等病症到粪便路上皮癌症和癌症等医务职员病症。在本文中的，我们旨在争辩如何在泌粪便妇科运用于领域配备人脑的运用于和运用于来天气预报、点状治疗和预估泌粪便种系统病症的结果。此之外，我们解读了运用于于人脑相对于任何原有传统习俗步骤的压倒性。

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1. Introduction

十进制运用于、射频心理健康就有和计算能力的退步即将照护运用于领域诱发大使用量资料 [1]。随着资料通路、使用使用量和精准度的增加，内科医生在展开资料比对以建起可靠的诊疗、规划个特质化诊疗和预报下一代时遇到了取而代之障碍。因此，内科医生从之前依靠人脑 (AI) 来构建自动控制数学方法，以强化照护保健各个多方面的病变点状治疗 [2]。

在照护保健产业，人脑是仅指基于计算本机种系统和大资料试平面图内科医生共享照护保健的所有运用于程序来、种系统、线性和设备。照护资料都有运用于于在协调全过程中的为内科医生和病变共享建议并重新考虑到提高效率的点状治疗步骤。人脑在这里的起着是始创比对私营企业资料的新步骤，这关乎人脑学门的运用于于。除了共享不够好的病变诊疗之外，它还将降低效百余人和研发 (R&D)，此之外还可以比传统习俗步骤不够早地突显露病症方式则和之之外特质。除此以外，人脑在妇科运用于领域的投资和运用于呈爆炸式上涨，因为有累积到确凿证据详见明它可以强化照护保健的共享。本文争辩了 AI 线性和运用于如何在妇科运用于领域中的运用于于天气预报、点状治疗和预估泌粪便种系统病症的结果，并进一步解读了运用于于 AI 要强任何原有步骤的压倒性。

2。工艺和步骤

2.1.搜索策略和文中可选择

2020 年 10 月运用于于 PubMed 和 MEDLINE 以及 Scopus 和 Google Scholar 对 2010 年至 2020 年间发详见的泌粪便妇科和人脑之之外史籍展开了非种系统特质审批。搜索策略关乎运用于于基于一个大codice_的搜索字段，其中的有数：泌粪便科、人脑、本机器研习、粪便失禁、之前列腺癌症病症、生育力、胚胎泌粪便科、脾细胞膜癌症、脾积水、粪便反流、粪便石症、泌粪便妇科、风湿泌粪便妇科、癌症和胃癌症。

扩展到新标准：

泌粪便妇科人脑之之外文中；

全文长度的原始文中，涵盖泌粪便种系统病症的诊疗、点状治疗原计划和结果。

考虑新标准：

摘录、评论文中和历史书籍章节；

动物、实验室室或头颅比对。

按照扩展到和考虑新标准的仅指南展开史籍审批。根据所选文中的扩展到新标准，对曲名和摘录展开检验，然后对全文展开比对和检验。此之外，对所选文中的参考史籍列详见展开了人工审批，以比对任何很感兴趣的必需指导工作。经过争辩，我们的创作者顺利彻底解决了关于达成共识立即名额的分歧。

2.2.什么是人脑？

AI 忽视运用于于多样的非线特质数学实时种系统和恰当的构建块来镜像进化皮质，从而构建并不需要理论上可执行进化社会活动的自主计算本机。它首先追寻进化思维表征、理解和可执行层面功能的方式则。进化的思维有着智力、创造力、语言标记、记忆、方式则标记、视觉、推理以及在事实彼此间建起联系的能力。人脑旨在镜像上述精神力以可执行为广泛的功能，从小型、可经营管理的战斗任务（如对象标记）到多样的战斗任务（如预报）。AI 策略有数无偏见地从已知资料中的研习，仅依赖于统计学数学方法，以及预估有关下一代的未知资料，从而使协调战斗任务变得不够加智能和轻松 。

人脑的最后并能是打造对讲本机并不需要表征状况并可执行战斗任务的本机器，以并能地降低顺利概百余人。充分利用这一并能的全过程远比多样，关乎各种人脑子运用于领域，如本机器研习 (ML)、人工数学模型 (ANN) 和浅层研习 (DL)、形式化处理全过程 (NLP)、计算本机视觉、预报比对、进化和等位基因计算、专家种系统、视觉标记和句法处理全过程，其中的大部分运用于于当今的妇科和照护保健。因此，其中的一些只能定义以进一步争辩人脑对泌粪便科各个亚经营管理学的临床研究因素。平面图 1 夙示了人脑 (AI)、本机器研习 (ML) 和浅层研习 (DL) 彼此间的关联。

平面图1人脑 (AI)、本机器研习 (ML) 和浅层研习 (DL) 彼此间的关联。

本机器研习是教计算本机在线性的试平面图下做到准确预报的全过程，这些线性经过不受训，可以从数学方法中的的基本上方面中的研习，将构造映射到相不应的结果变数。ML 的主要并能是让计算本机并不需要自动研习何时输入资料。人工数学模型是浅层研习的框架，也是本机器研习的一个子运用于领域。人工数学模型被定义为倾斜度系统化的电子邮件处理全过程单元，连同它们的突触气压，称之为权重，实时人脑和神经种系统的计算能力。皮质排列在一系列层中的，在研习全过程中的逐渐改动权重，以在输入-负载映射中的诱发极小到不时会正确。有着大使用量层的数学模型称之为浅层研习网络服务。作为人脑中的最不可忽视的一个子运用于领域，数学模型其本质在妇科和照护保健中的断定了有之大环境的运用于，有数心脏病学、肌电平面图、脑电平面图、运用于于病变诊疗的点状治疗抑制剂天气预报和呼吸新陈代谢暂停。

协调树是 ML 中的运用于于的预报利用计算本机步骤之一，以线性步骤构建，以标记基于不一定相异条件拆分资料集的步骤。详细描述协调树指导工作的一种恰当步骤是有假设一个协调路由有两个或多个不太可能的可选择。随本机原野是一种由大使用量协调树构建而成的线性，这些协调树作为一个整体直通。这些线性在照护保健产业被为广泛换用，以重新考虑到病变最十分困难的可选择，例如远程照护服务。

另一个在照护保健中的发挥作用关键起着的人脑子运用于领域是形式化处理全过程，它关乎计算本机和进化语言彼此间的交互。临床研究比对中的的最大挑战是处理全过程缺少使用使用量或内容的资料，这是先之前就有在叙述特质临床研究文档中的的资料的结果。人脑在照护保健运用于领域的一些最有之大环境的用途有数预报比对、精准妇科、病症诊疗显像和临床研究协调全力支持。

2.3.人脑在泌粪便妇科的运用于

泌粪便妇科是一个在妇科史上迅速扩张的运用于领域，并且通过换用不够取而代之运用于来充分利用不够好的病变结果而不断其发展[4]。泌粪便科是一个主要关乎年长和女特质十二指肠和年长胚胎器官的照护保健运用于领域，如果不加以彻底解决，这些特定运用于领域的潜在病症和状况不太可能时会变得严重

Figure 2 shows the role of artificial intelligence in urology.

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平面图2人脑在泌粪便妇科中的的起着。

人脑已被为广泛不应运用于于20世纪诊疗、共享理论上点状治疗原计划和妇科经营管理学运用于领域。人脑即将发挥作用不可忽视起着，试平面图内科医生为泌粪便种系统病症病变做到协调（平面图 3）。在基本上的 5 年中的，显露现了一些比对得显露假设泌粪便科公共安全理论上的强化现实 (AR) 感不受。现代泌粪便科内科医生即将运用于于有着七个自由度的本机械设计后背远程去除脾脏，运用于于有着平面图象叠加的强化现实。AR 夙着提升了电子邮件与切除指导工作流程的整合，使妇科内科医生的外科切除变得不那么多样。它带来了妇科教育和妇科施压多方面的创新步骤，有助于共享不够比较丰富、不够具互动特质的感不受。正因如此，还有其他运用于与人脑相结合，在极大持续特质上因素了该运用于领域。在泌粪便妇科中的，有几个子经营管理学，其中的泌粪便学、胚胎泌粪便学、脾GameCube和风湿泌粪便妇科是一些为了让人脑通过诊疗、点状治疗原计划和切除精神力检验的其发展共享不够好的病变诊疗的经营管理学。一个大争辩人脑在这些子运用于领域的运用于。

平面图 3人脑在泌粪便种系统病症病变协调中的的运用于。

3. 诊疗

3.1.泌粪便学

它是泌粪便科的一个亚经营管理学，与人体十二指肠和年长胚胎器官的乳腺癌症的诊疗和点状治疗有关。泌粪便种系统乳腺癌症相对常见，癌症、胃癌症和脾癌症是American诊疗显露的 10 种最常见的乳腺癌症之一。

3.2.癌症

为广泛运用于于开发内部设计人脑线性的资料值得注意病变的射频病历（EMR）中的分离出来的病变的临床研究病理资料，因为它们有着很低的可检验特质。Kim 等所致了让来自 944 名韩国病变的临床研究资料预报器官不受限型癌症和非器官不受限型癌症。[6] 开发内部设计了一个大 ML 运用于程序来（详见 1）。相对来说之下，Partin 详见在运用于于相异资料集时降至了 66% 的适合于环境百余人。这项比对忽视，与运用于于新标准统计学数学方法相对来说，运用于于 ML 线性可以获得不够好的预报结果。

详见格1运用于于人脑诊疗癌症的比对。

ROC圆弧下国土面积（AUC）；数学模型（NN）；全力支持向使用量本机（SVM）；特异特质抗原 (PSA);朴素形式化（NB）；形式化网络服务（BN）；归类和复归树（CART）；随本机原野（RF）；二次判别比对（QDA）；磁共振显像（MRI）；形式化复归（LR）；运算符构造去除（RFE）；苏木精和曙红 (HE)。

比对职员重申了运用于于人脑来简化癌症的诊疗和归类的步骤，由于妇科显像的退步和环绕它的确凿证据，这已经踏入不太可能。运用于于来自多数值 MRI（磁共振显像）的各种点状组学构造，AI 运用于程序来已运用于于天气预报癌症 [7,8] 或预估多数值 MRI Gleason 评分（详见 1）。人脑要强传统习俗诊疗新标准的另一个原因是它并不需要给与多样、多变数、大资料的不受训并从中的研习，从而随着等待时间的推移不断改进。当运用于于显像报告和资料种系统开发内部设计时，ML 数学方法夙示 MRI 阴特质组织学阳特质病变的平均耐用特质降低 33-80%，MRI 阳特质组织学阴特质病变的平均耐用特质降低 30-60%。费尔等人 观察到 ML 线性比单峰数据集有压倒性，因为它们在标记病症和预报正确的 Gleason 分数多方面详见现得不够理论上。

癌症的诊疗取决于内科医生审批遗骸载玻片以及运用于于格里森评分对其展开检验，虽然整个全过程只能大使用量等待时间，但根据内科医生的方面，它不太可能时会随之而来表征内部不重新考虑到性。临床研究生物学中的的人脑基本功能平面图象比对结合了自动控制平面图象标记、检查以及十进制化一个组织遗骸平面图象的检验，充分利用了自动控制和新标准化的病理诊疗（详见 1）。费米等人开发内部设计了一种人脑运用于程序来，运用于于在不一定相异分辨百余人的光学病理平面图象中的天气预报病症。运用于于切分的遗骸平面图象，该线性并不需要在相异的上述情况下充分利用>97% 的灵敏度。上述小组还开发内部设计了有着上皮细胞膜核有机体的人工数学模型，运用于于天气预报乳腺癌症。他们在诊疗癌症多方面的 AUC（ROC 圆弧下国土面积）得分为 0.97，超过了运用于于织布核工程运用于的诊疗步骤。阮等人开发内部设计了一种 ML 线性来对癌症的 Gleason 评分展开归类。在区分上皮一个组织和间质一个组织时，数据集在重新考虑乳腺癌症和非乳腺癌症遗骸时有着不一定相异的 AUC 分数，都有是之前者为 0.97，后者为 0.87。此之外，当共享五个一个组织学构造时，该线性在区分 Gleason 3 与 4 乳腺癌症多方面的 AUC 为 0.82 。

3.3.粪便路上皮癌症

胃癌症，也称之为粪便路上皮癌症，起源于胃的细胞膜内填塞（即非肌肉浸润特质胃癌症），并且可以扩散到肌肉填塞及其他一个组织（即肌肉浸润特质或转移特质胃癌症） ）。如果全面特质断定和点状治疗，它们是倾斜度可医治的。与癌症类似，点状显像和粪便化学物质标记物已被运用于于运用于于 AI 运用于诊疗粪便路上皮癌症（详见 2）。徐等人开发内部设计了有着点状组学 mpMRI 构造的 ML 线性，运用于于区分胃和显露现持续性胃填塞。加利帕蒂等人 运用于于 CT（计算本机断层扫瞄）粪便路摄影术的有机体学和平面图象构造来重新考虑到胃癌症的已重新考虑到。当运用于于这些点状学属特质时，该线性顺利地充分利用了 0.7-0.9 的 AUC 预报乳腺癌症已重新考虑到。邵等人基于粪便生物合成标识物不受训协调树来诊疗胃癌症。他们并不需要降至 76.6% 的灵敏度、71.8% 的清晰度和 86.6% 的精准度。池田等运用于于转移研习运用于，通过运用于于胃镜面平面图象展开持续性天气预报，分离出来适运用于于胃镜面平面图象的不可忽视构造。所运用于于的资料集包含 22 张胃镜面平面图象，并将该数学方法与实际泌粪便科内科医生和妇科生的结果展开比较，他们根据经营管理学灵敏度被分组。与表征组的 634 秒相对来说，AI 花费的中的位数等待时间为 5 秒，并且作为 Youden 仅百分比的最大得分降至 0.930。

详见 2 运用于于人脑诊疗粪便路上皮癌症的比对。

3.4.脾癌症

在20世纪过渡阶段天气预报脾细胞膜癌症 (RCC) 对其理论上点状治疗至关不可忽视，一旦扩散，临床研究上不太可能时会很困难。临床研究内科医生可以运用于于生物合成组学资料和利曼光著者来构建 AI 数学方法，这些数学方法在切除长期或切除之前对 RCC 的诊疗是理论上的（详见 3）。郑等人尝试运用于于一个大基于核磁共振的血清化学物质生物标识物来标记 RCC。创作者首先将 ANN 运用于于一个大并将血清化学物质归类为心理健康或 RCC，然后分别预估病变中的 RCC 的天气预报。此之外，人工数学模型运用于于检验给与脾矫正的 RCC 病变。期望之之前被归类为 RCC 的有机体病变在给与脾矫正后从之前可以心理健康。海弗勒等人运用于于发射本机利曼光著者术中的区分心理健康和恶特质脾一个组织。运用于于来自 RCC 和新标准一个组织抽取的利曼光著者不受训 AI 数学方法可以提升切除全过程中的良恶特质一个组织的标记；目之前的鉴定依赖于病理遗骸的冰冻腌渍 。

详见 3 运用于于人脑诊疗脾癌症的比对。

3.5.脾积水/粪便道反流

点状显像运用于与 AI 一起运用于于诊疗临床研究之之外的脾积水和/或粪便反射。阿德勒等人运用于于 ML 运用于始创了一个数学方法，该数学方法并不需要基于脾功能平面图构造天气预报脾积水。与仅半场等待时间和 30 分钟血浆相对来说，该比对顺利地夙示显露天气预报脾积水的准确度不够高。Cerrolaza 等运用于于超声构造来开发内部设计有助于预报脾梗阻（半场等待时间> 30 分钟）的 ML 步骤。Logvinenko 等运用于于超声检查结果来预估胃粪便道摄影术后排空时的胃腹腔反流 (VUR)。他们断定人脑数学方法的效果略好于多元形式化复归。

3.6.胚胎泌粪便妇科

统计学资料夙示，全世界左右有 7000 万对夫妇仍未怀孕，其中的 50% 的原因是年长不育。随之而来年长胚胎上述情况的考使用量有很多，例如等位突变、日常生活方式则可选择和照护病症。重新考虑到这些考使用量，许多比对职员在他们的比对联队长预报比对与人脑运用于相结合，以展示人脑如何在胚胎泌粪便学多方面共享试平面图。在 Gil 等人的比对中的人脑网络服务和线性数学方法通过重新考虑日常生活方式则和状况考使用量等变数来预报精准度。两项比对都夙示显露很低的灵敏度，第一项比对夙示**电导百余人的灵敏度为~86%，运动的灵敏度为 73-76%，第二项的灵敏度为~90%。这些精准度预报数学方法当然可以做为筛查有生育上述情况的年长的工具，以理论上暴露任何潜在的病症。在给与不孕不育检验的年长中的，断定 10-20% 患有无**症，这是一种由于**生成不足或不时会**而随之而来阳痿的年长病症。阿金萨尔等人通过运用于形式化复归比对和人工数学模型，展开了一项回顾特质比对，以预报无论如何展开额之外性状检验的无**症病变的亚群。该数学方法以 95% 的适合于环境百余人标记显露有基因持续性的无**症病变和不时会基因持续性的无**症病变。为了让人脑来标记有着潜在等位基因持续性的有机体不太可能时会缩减年底等位基因天气预报的费用和等待时间平稳。除了预报精准度之外，人脑还被不应运用于于各种调查，以重新考虑到不孕症的潜在生物标识物。在 Vickram 等人的一项比对中的，换用了三种不一定相异的 ANN 数学方法来预报年长不育的生命体数值，其中的偏移传播数学模型 (BNN) 夙示显露极小的偏差 。有不育上述情况的年长被要求展开比对，其中的大部分数值，如**朝气和电导百余人，都是手动测算的。为了不致这些耗时的程序来和可用的廉价替代程序来，Thirumalarjaju 等人简介了一种运用于于 ANN 的基于 AI 的步骤，该步骤顺利地在比对**有机体多方面诱发了预期的结果。该网络服务以 100% 的惊人适合于环境百余人标记持续性抽取。

3.7.粪便石症

与基本上处理全过程方式则相对来说，从之前处理全过程粪便石病例的方式则起因了前所未有前所未有变化，这种方式则将不受到人脑运用于的倾斜度因素。该运用于领域人脑的下一代可以为粪便石症共享完整的经营管理：预防、诊疗和点状治疗。Kazemi 等人简介了一种基于集成研习的新型协调全力支持种系统，运用于于之前列腺癌症的20世纪天气预报（预防），并解读了重新考虑到之前列腺癌症特性的潜在本机制。该种系统运用于于了形式化数学方法、协调树、人工数学模型和基于规则的数据集等各种人脑线性来理解预报之前列腺癌症所关乎的多样生物学构造，该种系统的适合于环境百余所致 97.1%。Längkvist 等 建起了一个 CNN（卷积数学模型）数学方法，运用于于在高分辨百余人 CT 扫瞄中的天气预报腹腔结石。该数学方法并不需要以 100% 的特异特质对结石展开归类，断定每次扫瞄的有假阳特质为 2.68，AUC-ROC（接收器操作构造圆弧）为 0.9971。

3.8.风湿泌粪便妇科

风湿泌粪便科处理全过程婴幼儿和幼儿的先天特质显露生身心和病症。尽管人脑仍未在该运用于领域被仅仅给与和揭示，但它无疑带来了取而代之不太可能特质。大左右 1-3% 的婴儿患有 VUR，如果不全面特质诊疗和点状治疗，这种上述情况不太可能时会因素胃和脾脏。AI 在风湿科泌粪便妇科的原先运用于之一是运用于于 ANN 架构来预报 VUR。为了不致 VUR 天气预报的伤痛全过程，例如排粪便特质胃粪便道摄影术 (VCUG)，时会使青少年暴露在高能量下，Papadopoulos 等人。重申了一种称之为威尔森预报的 ML 框架，运用于于天气预报 VUR。与其他运用于相对来说，该数学方法详见现显露不够好的清晰度。正因如此，有人建议运用于于另一种新型 ML 数学方法来预报与 VUR 之之外的高热特质粪便路感染 (UTI) 的下一代效用。预报数学方法在标记最不太可能时会从 VCUG 中的不受益的青少年多方面有着合理的重新考虑到特质，从而充分利用个特质化点状治疗。

3.9.泌粪便妇科切除

泌粪便妇科是泌粪便妇科的另一个运用于领域，其中的人脑被运用于于在规划和切除施压多方面降至取而代之侧向。中的间提到的一些外科切除也属于这个子运用于领域。在胃镜面检查长期捕获的平面图象在标记胃病症中的起着关键起着。池田等简介了一种基于 CNN 的全力支持种系统，运用于于运用于于 2102 个胃镜面平面图象正确诊疗胃癌症。建起的数学方法将显露现持续性一个组织的平面图象与病灶的平面图象展开了高准确度的分离（ROC下国土面积：0.98；最大左右登仅百分比（YI）：0.837；敏感特质：89.7%；特异特质：94%）。

4. 结果预报

病变结果预报比对只能开发内部设计统计学步骤来解读资料以预报特定病变的结果。我们可以运用于于统计学利用计算本机运用于或人脑运用于领域显露现的新步骤。这些步骤不太可能时会彻底解决临床研究和生物学资料中的典型的缺少正确特质和多样特质的上述情况。此之外，人脑运用于可以不够理论上地处理全过程对于新标准统计学数学方法来说缘故大或缘故多样的大资料比对 [34]。

4.1.癌症

有机体病变的临床研究病理构造运用于于开发内部设计人脑线性来预报结果。王等人 运用于于每位病变的临床研究病理构造来开发内部设计 ML 线性，该线性可以预估矫正后的生命体复发（详见 4）。他们开发内部设计了三种不一定相异的 ML 线性，这些线性在 338 名病变的资料集上展开了不受训，以充分利用 95% 到 98% 彼此间的灵敏度和 0.9 到 0.94 彼此间的 AUC。与传统习俗的 Cox 复归比对相对来说，这些步骤有着不够好的预报效百余人。一个组织有机体测算资料、显像点状组学构造 和一个组织等位基因组比对 [39,40] 也是运用于于病变结果预报的步骤之一。这些比对已顺利证明，与其他原有步骤相对来说，人脑在结果预报多方面有着不够高的正确特质。

详见 4 运用于于 AI 预报癌症结果的比对。

正则化极限研习本机（RELM）；微小RNA（miRNA）；小分子 (GP)。

除了妇科原因，切除详见现也时会因素病变的预后。洪等人 始创并检验了 AI 线性，以找显露病变必须留在所医院的等待时间以及本机械设计人根治特质矫正后泌粪便掌控的恢复（详见 4）。该线性并不需要在预估住院等待时间多方面降至 87.2% 的灵敏度，在预估泌粪便掌控多方面的 C 仅百分比为 0.6。

4.2.粪便路上皮癌症

粪便路上皮癌症复发的几百余人很低。运用于于预报乳腺癌症复发和病变平均寿命的 AI 种系统已经过内部设计 [43,44,45,46]（详见 5）。林和王等人 运用于于临床研究生物学确凿证据始创并检验了大使用量人脑线性，以预估根治特质胃矫正后的 5 年适合于环境百余人。他们争得的指导工作结果与其他统计学步骤争得的结果相异。萨普雷等人重申运用于于带有粪便 microRNA 的 ML 数据集来诊疗病变的胃癌症。本比对的归类结果在观察临床研究之之外病症时充分利用了 0.8 至 0.9 彼此间的 AUC，同时还将胃镜面检查的须求缩减了 30%。凯尔等人运用于于等位基因详见达著者开发内部设计人脑策略来预报非肌肉浸润特质胃癌症的复发。这些实验室证明了 AI 运用于于点状治疗粪便路上皮癌症的潜在用途的不太可能特质。

4.3.粪便石症

经皮脾镜面取石术 (PCNL) 和瞬间砾石术 (SWL) 是公认的粪便石症点状治疗步骤；然而，顺利百余人不太可能时会有极大区别，并且不太可能有数在点状治疗不顺利的上述情况下单调切除。先是吉里菲等人运用于于人工数学模型预报无结石 PCNL 百余人，适合于环境百余所致 82.8%，只能单调 PCNL，适合于环境百余所致 97.7%。曼尼尔等人。[48] 将他们的比对集中的在有机体病变上，运用于于病变的身高仅百分比 (BMI)，以及结石的 3D 平面图象和尺度，还重新考虑了皮肤到结石的相距来预估 SWL 的耐用特质。创作者开发内部设计并检验了五种 AI 线性，每种线性都有着不一定相异的病变构造 3D 平面图象排列，以就有 0.79 到 0.85 彼此间的 AUC 数值，这是仅运用于于病变构造时获得的 AUC 分数 0.58 的持续特质。对于不一定相异的报告，运用于于 3D 平面图象比对来预估理论上 SWL 所须的瞬间使用使用量 [49]。与其他统计学数学方法相对来说，AI 夙示了对所须瞬间使用使用量（

4.4.脾GameCube

由于脾GameCube (RT) 是点状治疗终末期脾功能中风 (ESRF) 的最佳可用疗法，因此在该全过程中的陷入一些障碍，可以通过比对GameCube病变的平均寿命来彻底解决。照护资料的可用特质和人脑运用于的改进使这一有着挑战特质的之大环境变得不够容易充分利用。

RT 中的 AI 的不受限特质态势环绕着集成研习，其中的组合多个数学方法以充分利用不够好的预报耐用特质。伊森等人重申了一个 ML 线性的集成数学方法，通过运用于于 18 个不一定相异的预报变数来理论上分配脾脏。与运用于于重新考虑到分配种系统中的不应答权值的其他原有数学方法 (0.68) 相对来说，适合于环境数学方法详见现显露不够高的一致特质仅百分比 (0.724)。除此以外，由意大利比对职员组成的国际团队开发内部设计了一种取名为 iBox 的效用预报评分，运用于于预报 RT 后同种异体GameCube失败的效用 。这个弱小的种系统要强不受限特质的黄金新标准（预估的脾小球PSI百余人和蛋白粪便）来天气预报脾脏不受体。这种步骤的预报在 7500 多名病变口中争得验证，在协调多方面非常准确，不不受照护状况、照护条件、临床研究行动或实际病变点状治疗的因素。

尽管 RT 是比透析不够好的可选择，但不受者的脾脏也许有排斥的效用，因此有必要性全面特质断定此类癌症。Abdeltawab 等 重申了一种立即诊疗急特质放射治疗排斥的非侵入特质步骤。创作者开发内部设计了一种基于影像和临床研究生物标识物的新型基于浅层研习的计算本机基本功能诊疗种系统。该步骤在区分未排斥和显露院脾GameCube多方面的敏感特质为 93.3% 和特异特质为 92.3%，因此其灵敏度为 92.9%。运用于于 RT 幸存者统计学资料，Kyung 等人展开了回顾特质比对并建起了预报检验 RT 给与器中的GameCube物平均寿命的 ive 数学方法。与传统习俗协调树和 Cox 复归数学方法相对来说，他们的适合于环境协调树数学方法详见现不够好，一致特质仅百分比分别为 0.80、0.71 和 0.60-0.63。

5. 点状治疗原计划

5.1.癌症放射治疗

癌症的近距点状点状治疗关乎近距点状治疗师的种系统立即，这是一个耗时的全过程，不太可能时会诱发不一定相异的结果，具体取决于表征 。已经有大使用量比对关乎运用于于 ML 线性来快速建起近距点状点状治疗的恢复原计划。断定始创和检验线性所须的等待时间要窄得多（0.8 与 17.9 分钟；p = 0.002），而预报的剂使用量学仅这两项相对于录用的近距点状治疗师 [55]。由于内部点状点状治疗长期不一定相异的几何多样特质，剂使用量测定的正确特质不太可能时会不受到因素。AI 线性是由 Guidi 等人开发内部设计的 处理全过程与不致高能量损伤之之外的此类上述情况。CT 平面图象运用于于在点状治疗的点状点状治疗原计划和恢复过渡阶段不受训 AI 线性，运用于于比较原计划和可执行的点状点状治疗，从而试平面图病变从给与个特质化诊疗中的不受益。

5.2.乳腺癌症抑制剂可选择

人脑施压将有助于为乳腺癌症诊疗和点状治疗可选择足够的抑制剂。赛义德等人 运用于于 ML 运用于来测算和检验 300 多种抑制剂在不作为抵抗特质癌症细胞膜中的的活特质。Nitoclax 后代抑制剂 Bcl-2 被详细描述为对不作为抵抗的癌症病变有着倾斜度活特质。

5.3.切除精神力检验

妇科经营管理学知识和顺利的检验往往通过人工同行检查展开，允许经营管理学职员检验切除顺利或天气预报切除耐用特质。由于不一定相异表征对顺利的不一定相异定义，此类检验往往不可靠并降低了不重新考虑到特质。内窥镜面仪器共享与摄像本机集成的直接利用计算本机。还可以整理这些资料以及其他特性的电子邮件，有数切除战马的移动。来自切除本机械设计人的此类平面图象和负载资料可运用于于运用于于 AI 运用于自动检验切除负载。平面图 4 夙示了运用于于 AI 运用于的一般组织学的程序来详见示。解剖标识标记是检验高级切除精神力的不可忽视仅这两项。诺斯利蒂等人和巴格达迪等人运用于于 ML 线性来比对部分脾矫正和根治特质矫正长期切除部位解剖构造的利用计算本机的颜色和平面图象构造。

平面图 4(a) 很感兴趣区域的标记/切分。(b) 运用于于浅层研习运用于对一个组织生物学平面图象展开归类。

切除战马的运动和特技也是耐用特质检验的不可忽视仅这两项。加尼等人[60] 一个大战马的运动来重新考虑到切除技巧和运用于。创作者通过手动或运用于于运动整理了有关战马运动的资料，然后将其输入 ML 线性以重新考虑到妇科内科医生的经营管理学灵敏度，充分利用了 83.3% 到 100% 彼此间的准确度。

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6. 本机械设计人切除

除了检验切除精神力之外，如之前一节所述，人脑还在改进取而代之切除运用于多方面发挥作用着关键起着，例如关乎切除本机械设计人的外科切除。通过比对方式则重新考虑到最佳方法论并试平面图缩减运用于正确是人脑在本机械设计人切除中的的主要战斗任务。其在泌粪便妇科各个亚普通科中的的详见现将在一个大争辩。

6.1.泌粪便学

本机械设计人泌粪便妇科切除和外科切除的最新进展使点状治疗癌症的步骤踏入不太可能，例如腹腔镜面矫正和本机械设计人基本功能切除。本机械设计人切除是一种极其精准的切除，可共享显露色的乳腺癌症掌控，并且在有方面的人据为己有的被认为是公共安全的。根治特质胃矫正一直是点状治疗肌肉浸润特质胃癌症病变的切除新标准。尽管与全站特质根治特质胃矫正 (ORC) 相对来说，本机械设计人基本功能根治特质胃矫正 (ORC) 的预估失血使用量 (EBL)、输血百余人和住院等待时间夙着缩减，但癌症和阳特质百余人已断定边缘状态相似 。尽管 RARC 的起着存在争议，但它已踏入一些仅指南一个组织（有数欧洲泌粪便妇科协时会）可给与的全站切除替代内部设计方案]。

6.2.胚胎泌粪便妇科

阿加莎菲等人 在一项比对中的，得显露假设本机械设计人基本功能夙微妇科切除从之前在处理全过程年长不育症多方面是公共安全彻底解决办法的。每年有超过 500,000 名American年长可选择输精管结扎术作为用药步骤，其中的 2-6% 最后时会给与输精管结扎术完胜。比对详见明，本机械设计人基本功能血管造口术 (RAVV) 诱发的结果与纯夙微妇科运用于的结果远比 。虽然之前一种步骤不一定优越，但与普通妇科切除相对来说，它共享了一些额之外的压倒性。这些某种程度有数去除心律不整、多视平面图扫瞄、额之外的战马后背以及通过铰接战马后背降低灵活特质。

6.3.风湿泌粪便妇科

在风湿科，本机械设计人切除由于成本和缺少已发详见的高灵敏度确凿证据几乎存在争议。Ballouhey 等人。争辩了青少年的体型区别如何不必踏入展开本机械设计人切除的限制考使用量（身高>15 kg 或

6.4.脾GameCube

本机械设计人基本功能放射治疗 (RART) 是 AI 的另一种运用于，强烈推荐运用于于肥胖和高危 ESRF 病变，因为与传统习俗切除相对来说，它有着高于的癌症患病百余人和显露色的GameCube功能 [78]。RART 被认为是一种公共安全、彻底解决办法和可单调的可选择，当妇科内科医生在本机械设计人和传统习俗 RT 切除多方面有方法论方面时展开。

七、争辩

在本文中的，我们探讨了 AI 如何试平面图展开泌粪便种系统病症的诊疗、结果预报和其他点状治疗全过程，即使共享了异构和多样的资料集。由于近年来资料整理的前所未有激增随之而来资料粒度的上涨使得传统习俗统计学数学方法较难解读和方式则标记，传统习俗统计学数学方法不受到运用于于固定之之外特质的限制，这些之之外特质有假设资料有着线特质之之外。在处理全过程不一定相异资料特性以及处理全过程噪音、资料缺失和病变不频繁求医时，人脑不够加弱小和灵活。它甚至可以处理全过程高维资料，同时做到最少的有假设。

尽管运用于于 AI 不太可能时会很棘手，但正确运用于于 AI 所获得的结果和正确特质超过了运用于于新标准统计学数学方法观察到的结果。它还可以试平面图简化手动可执行的程序来，从而缩减由于所致能力、偏见和步骤正确或效百余人很差而随之而来的结果前所未有变化。因此，基于人脑的数学方法可试平面图临床研究内科医生全面特质获得可靠且个特质化的资料，以试平面图做到协调。据观察，人脑在大多数战斗任务上都降至了不够高的适合于环境百余人，但它不必用来回答每一个上述情况。有时，新标准统计学数学方法可以想争得 AI 数学方法。卡坦等人 比较了基于泌粪便学结果的三个独立资料集的 ML 预估和 Cox 比例效用复归步骤。Cox 复归不太可能符合或超过 ML 数学方法预报。数学模型可以自由地运用于于数值来展开构造和类别预报的转换，数学模型是准确的并适不应这些自由数值的最大数值。构建良好的传统习俗数学方法可以想争得构建更糟的 ML 数学方法。运用于于基于本机器研习的数学方法的另一个上述情况是乃是的黑盒。当我们制作一个浅层数学模型时，该数学方法时会构建非线特质、非公式化的响不应函数，尽管这些函数有着夙着的正确特质，但不太可能不够难解读，这使得这些网络服务的耐用特质比理论不够具方面特质。

几位临床研究内科医生和比对职员争辩了人脑在照护保健和点状治疗某些泌粪便种系统病症中的的起着。本近期换用的步骤共享了一个全面的观点，旨在彻底解决泌粪便妇科运用于领域人脑的所不太可能时会多方面。我们审批的比对在不受训构造、运用于于的线性和观察到的终点多方面各不相异，这使得基本原理的战斗任务不够加困难。此之外，这些比对缺少衔接不一定相异资料集的普遍特质，因为我们只争得该特定资料集的结果。其中的一些也不时会给显露与新标准统计学数学方法的比较，这限制了我们理解 AI 运用于如何要强其他数学方法的能力。

人脑运用于在妇科运用于领域的实际运用于还有很长的路要走。他们陷入着高灵敏度的精准度掌控和管控障碍。American FDA（American食品药品监督经营管理局）发布了首个 AI 种系统检验仅指南 [82]，该仅指南详见明自适不应架构不应在临床研究比对中的共享真实的确凿证据，以检验 AI 运用于的理论上特质。AI 数学方法是资料驱动的；他们从共享给他们的资料中的研习，因此只能持续培训以并能地降低其可取特质和正确特质。

8. 假设

在基本上的十年里，人脑在照护保健运用于领域争得了仅百分比级的退步。在仅仅信任这些运用于运用于于照护运用于领域之之前，仍有许多挑战和障碍只能彻底解决。尽管人脑在泌粪便妇科运用于领域的之大环境是光明的，但重新考虑到它已经通过20世纪诊疗和个特质化点状治疗为处理全过程各种心理健康上述情况共享了显露色的彻底解决内部设计方案，但在争得扎实的结果多方面仍有极大的改进和上涨空间在个特质化的框架上积极因素不够多的日常生活。

吕建林 教授

编著的《可取泌粪便超声运用于》