博文
人工智能在癌症中的未来
||
人工智能在癌症中的未来
FastGlioma检测并计算剩余肿瘤的平均准确率约为92%。
在FastGlioma预测或图像和荧光引导方法指导下的手术比较中，人工智能技术仅错过了3.8%的高风险残留肿瘤，而传统方法的失误率接近25%。
https://www.ebiotrade.com/newsf/2024-11/20241114020242153.htm
http://www.pubmedplus.cn/P/SearchQuickResult?wd=26bd7d3d-7080-4e1e-b6e8-b6b74405565b
| 01. | Deep Learning | 112 篇 | 100.000% |
| 02. | Humans | 107 篇 | 95.536% |
| 03. | Artificial Intelligence | 70 篇 | 62.500% |
| 04. | Algorithms | 29 篇 | 25.893% |
| 05. | Machine Learning | 25 篇 | 22.321% |
| 06. | Neural Networks, Computer | 22 篇 | 19.643% |
| 07. | Female | 21 篇 | 18.750% |
| 08. | Image Processing, Computer-Assisted | 16 篇 | 14.286% |
| 09. | Male | 15 篇 | 13.393% |
| 10. | Neoplasms | 15 篇 | 13.393% |
https://blog.sciencenet.cn/blog-280034-1459933.html
上一篇：书画创作 孙过庭 书谱
下一篇：睾丸癌的新的基因缺陷和进化模式
