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高患者就診效率和提升服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。Chong等[5]利用席率由19.3%下降至15.9%。Li等[6]開發(fā)了一種AI輔助模塊，可以等[9]開發(fā)了一種生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generativeadversarialnetwork,統(tǒng)(picturearchivingandcommunicat移程度[19]。在神經(jīng)退行性疾病中，Hu等[20]利用基于深度學(xué)Voort等[21]通過膠質(zhì)瘤患者多模態(tài)MRI影像，運(yùn)用AI預(yù)測(cè)腫瘤的IDH基因突變和1p19q共缺失狀態(tài)，在多中心外部驗(yàn)證中曲線下面積(AUC)可達(dá)0.90和0.85。在呼吸系統(tǒng)中，肺結(jié)節(jié)是早期肺癌篩查的著斑塊成分分析、冠狀動(dòng)脈狹窄和心肌活動(dòng)等方面[23,24]。在骨關(guān)節(jié)徑。Wang等[28]利用深度學(xué)習(xí)方法開發(fā)了胸部CT膠片、圖文報(bào)告患者可以及時(shí)、直觀地在移動(dòng)端查看報(bào)告和

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