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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
1
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?
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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
原文传递
题名
EBM分析:全科医学 循证医学与机器学习:志同道合的伙伴
1
作者
ian scott
David Cook
Enrico Coiera
王红剑(译)
孟玲慧(审校)
机构
Internal Medicine and Clinical Epidemiology
School of Clinical Medicine
Intensive Care
Australian Institute of Health Innovation
中华医学会杂志社
首都儿科研究所循证医学中心
出处
《英国医学杂志中文版》
2020年第12期710-714,共5页
文摘
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?
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
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EBM分析:全科医学 循证医学与机器学习:志同道合的伙伴
ian scott
David Cook
Enrico Coiera
王红剑(译)
孟玲慧(审校)
《英国医学杂志中文版》
2020
0
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