问题都是机器学习真正可以提供帮助的领域
工智能业务的领导者之一。自 年以来， 和 一直在共同研究和发布人工智能领域的内容，采访了数百名从量成像的数据集 例如胸部 光、心电图波形、数字病理学、活检标本 当我们想要了解死亡率时，我们会将这些图像与电子健康记录中的有趣结果以及有时来自社会保障数据的有趣结果配对。我们创建的数据集旨在回答当今健康和医学中一些最有趣和最重要的问题：为什么有些癌症会扩散，而其他癌症则不会？为什么有些人会因新冠肺炎而流鼻涕，而另一些人最终会住进重症监护室？因此，所有这些不仅可以帮助医生做。出更好的决策，还可以帮助推动一些科学的发展。但这些数据集非常短缺。 我们通过卫生系统创建这些数据集，然后对它们进行去识别化，并将它们放在我们的云平台上，免费提供给世界各地的研究人员。我认为我们许多工作的灵感来自于机器学习其他领域的巨大进步，这些进步不仅是由数据集的可用性驱动的，而且 店铺 是由开放的、精心策划的、有趣的数据集驱动的，这些数据集针对重要问题并且可用。对于那我们人些类比？您指的其他平台是什么？ ：我认为其中最著名的是 。这是几年前通过从互联网上获取，因为你不。
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断面临着自己思考和理解问题的能力的限制。所以我完成了医学院学习和住院医师实习，然后开始执业。 当我开始练习时，我开始看到所有这些关于医学的事情是如此困难，你知道，这确实会让我彻夜难眠。就像，我下班后回家，躺在床上，我会对我送回家的这个病人感到非常紧张，因为我会记得一些关于她的事情，或者有测试我应该。订购的，但我没有订购。所以我把很多压力转化为研究，我不知道弗洛伊德博士会对此说什么，但可些想要提高其中一些任务绩效的人。这是我过去几年一直致力于的健康数据平台之一。 ：请给我们一些例子有哪。
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