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EBM分析:全科医学 循证医学与机器学习:志同道合的伙伴
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作者 ian scott David Cook +2 位作者 Enrico Coiera 王红剑(译) 孟玲慧(审校) 《英国医学杂志中文版》 2020年第12期710-714,共5页
循证医学起源于流行病学之时便已经形成了一系列严格的方法。这些方法可用于评估基于假设的实证研究在评价诊断试验、结局预测工具和干预措施方面的有效性、影响力和适用性。机器学习是人工智能的一部分,它使用计算机程序识别海量数据... 循证医学起源于流行病学之时便已经形成了一系列严格的方法。这些方法可用于评估基于假设的实证研究在评价诊断试验、结局预测工具和干预措施方面的有效性、影响力和适用性。机器学习是人工智能的一部分,它使用计算机程序识别海量数据集中的模式和关联,然后将这些模式和关联整合到用于辅助诊断和预测结局(包括对治疗的反应)的算法中。这两个领域如何相互关联?他们有何异同,如何各有千秋?两者可否相互借鉴和补充以使临床决策更为明智和有效? 展开更多
关键词 机器学习 计算机程序 人工智能 辅助诊断 循证医学 海量数据集 临床决策 全科医学
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