这项技术通过产生准确的结果和有效地诊断问题

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极大地改善了医疗保健研究。医疗保健领域的人工智能能够快速分析大量临床文档，帮助医疗专业人员识别否则会被忽视的疾病体征和趋势。卫生组织以健康记录的形式收集了大量数据集，例如图像、临床试验数据、人口数据和索赔数据。人工智能技术非常适合分析这些数据并找到人类无法独立找到的模式和见解。人工智能在医疗保健领域的示例：自然处理语言使算法能够处理有意义的数据。专家训练人工智能算法来检测和分类反映语言在医疗保健行业实际使用方式的特定数据模式。

帮助决策者找到快速做出业务决策所需的准确信息。数 卡塔尔电话号码列表 管理者和临床操作执行临床试验的数据管理者和临床操作人员可以使用人工智能功能来推进医疗编码的搜索和验证。此过程有助于缩短启动、管理和修改临床研究的周期时间。机器学习）机器学习是人工智能与医疗行业合作的最简单的例子之一。机器学习通过将人工智能应用于医疗保健诊断和治疗，改变了医疗保健系统。机器学习算法可以快速处理大量临床数据，识别模式并以前所未有的高精度预测医疗结果。



医疗保健行业中的人工智能技术大部分使用机器学习，精准医学应用需要医学图像和临床文档进行训练，最终结果是已知的。专家系统基于规则）世纪年代，医疗保健领域使用最广泛的人工智能技术是基于不同于“如果那么”规则的专家系统。使用人工智能的临床决策支持在医疗保健行业仍然普遍使用。专家系统经常涉及工程师和人类专家在某个知识领域开发一套全面的规则。它们很容易理解，并且在一定程度上运行良好。但如果规则数量不必要地增加，通常超过数千，则规则可能会开始冲突并崩溃。