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针对患者利益的机器学习和人工智能研究:在透明性、可重复性、伦理和有效性等方面的20个关键问题
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英国医学杂志中文版 2020年 第9期23卷 522-533页
作者： Sebastian Vollmer Bilal A Mateen Gergo Bohner Franz J Kirdly Rayid Ghani Pall Jonsson sarah cumbers Adrian Jonas Katherine S L McAllister Puja Myles David Granger Mark Birse Richard Branson Karel G M Moons Gary S Collins John P A Chris Holmes Harry Hemingwayp 李峰(译) 徐磊(校) 赵邑(校) Alan Turing Institute Kings CrossLondonUK Departments of Mathematics and Statistics University of WarwickCoventryUK Warwick Medical School University of WarwickCoventryUK Kings College Hospital Denmark HillLondonUK Department of Statistical Science University College LondonLondonUK University of Chicago ChicagoILUSA Science Policy and Research National Institute for Health and Care ExcellenceManchesterUK Health and Social Care Directorate National Institute for Health and Care ExcellenceLondonUK Data and Analytics Group National Institute for Health and Care ExcellenceLondonUK Clinical Practice Research Datalink Medicines and Healthcare products Regulatory AgencyLondonUK Medicines and Healthcare products Regulatory Agency LondonUK Julius Centre for Health Sciences and Primary Care UMC UtrechtUtrecht UniversityUtrechtNetherlands UK EQUATOR Centre Centre for Statistics in MedicineNDORMSUniversity of OxfordOxfordUK Meta-Research Innovation Centre at Stanford Stanford UniversityStanfordCAUSA Department of Statistics University of OxfordOxford 0X13LBUK Health Data Research UK London University College LondonLondon.UK Institute of Health Informatics University College LondonLondonUK National Institute for Health Research University College London Hospitals Biomedical Research CentreUniversity College LondonLondonUK 深圳智影医疗公司 首都医科大学附属北京安贞医院 清华大学附属北京清华长庚医院皮肤科
机器学习(ML)、人工智能(AI)和其他现代统计方法正为利用先前尚未开发且极速增长的数据资源提供新的机会,以期让患者获益。尽管目前正在进行许多有前景的研究,特别是在图像方面,但就文献整体而言还缺乏透明度、对可重复性清晰的阐述、... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 评论
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