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的研究人员使用包含与诊断成人哮喘有关的所有患者信息的深度神经网络 ， 已达到98%的诊断准确性 。
使用相似的患者信息 ， 逻辑分析(准确度94%)和支持向量机学习(82%) ， 这两个AI辅助模型的性能均达到最高 。
米子医学中心医学博士Katsuyuki Tomita及其同事于5月30日在《变态反应国际》上在线报告了他们的发现 。
研究小组还仅使用组成研究队列的566位患者所表现出的身体症状来测试了这三种技术 。在这里 ， 深层神经网络仍然击败了其他技术 ， 实现了68%的准确性 ， 而逻辑分析的准确性为65% ， 支持向量机学习的准确性为60% 。
完整的患者信息不仅包括身体症状 ， 还包括生化检查结果 ， 肺功能检查结果和支气管激发试验结果 。
对于这项研究 ， 检查模型的明确诊断来自哮喘专家 ， 研究了所有相关患者数据 。
在他们的讨论中 ， 富田等 。指出 ， 他们的研究可能是计算机在诊断成人哮喘方面表现与人类专家几乎相同的第一项研究 。
他们写道：“我们使用深度神经网络的简单方法比传统的机器学习方法更为准确 ， 可用于实施实用的个人助理服务 。” “下一步[是]说服更多的医院使用该技术 ， 并研究将基于AI的[方法]转移到初级保健中 。”
该杂志已免费发表了该研究的全部内容 。
【深度学习可诊断成人哮喘 准确性达98％】
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