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medical machine learning
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跨领域边界探索迁移学习的实用性:为什么我的医学 AI 要查看鸟类图片?
研究表明,在医疗和自然图像领域中使用自监督的数据预训练可以比在 ImageNet 上表现更好,其可取得可比或更好的效果并展示了基于领域边界的广义间隙和特定领域中学到的特征。
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a year ago
TTS-GAN: 基于 Transformer 的时间序列生成对抗网络
介绍了一种基于 transformer 的生成对抗网络用于扩充时间序列的数据大小,实现了能够生成与真实数据序列类似的合成时间序列数据。
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2 years ago
评估机器学习在纵向电子医疗数据上的进展
综合评估医疗机器学习的基准,提出一种基于医学信息志 (MIMIC-III) 的基准,让我们可以直接比较预测性能,并评估生存率、住院时间、表型和患者恶化任务的进展。我们发现,在这些任务上,尽管社区参与度高,但在过去的三年里,几乎没有真正显著的
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4 years ago
跨模态数据编程实现快速医学机器学习
该研究提出了一种跨模态数据编程策略,包括自然语言处理技术,用于医学机器学习模型的训练标签生成,通过仅几小时的临床医师工作即可匹配或超越医师数月手动标注的效果,为医学机器学习模型的构建提供了更快、更灵活的方法。
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5 years ago
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