机学算法将有助于你认识一个肿瘤
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<诊断该疾病的重要性不亚于其治疗。 但是往往由于各种原因，它可能是困难的一些额外的因素。 如果没有特别的威胁生命的疾病，延迟不会给主要并发症的疾病，如癌症，需要快速诊断。 改善和检测疾病的谷歌提议用机械学习的算法。
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<以帮助谷歌雇员决定，根据统计数据，这些问题是否患有一些形式的乳腺癌和前列腺腺医生的意见可以一致，只有在48%以上。 要解决这个问题，并且它是建议使用«；大赦国际和187;的。 创建程序、研究人员使用的图像的机构的影响的癌症，提供的医疗中心的大学的奈梅亨。 用于这些目的的一个良好的配合已有的算法被称为设立(或GoogLeNet).
<培训系统和171；饲料和187；大量的热点地图，即，图像显示出哪些部分的组织可能会受到影响。 经过一些修改的算法制的帮助热的地图已经改善，以便精确度达到89%，相比的原始图像，其中包含大量«；噪声和187;的。 进一步决定进行比较的结果和结论的初始报告，这些报告将得到医生。 最终，经过分析的130的照片很明显，起初是16％的更有效的个人指定受影响的地区。
<尽管有良好的结果，提交人的算法权利要求的模式仍然远非完美。 它不关注存在的并发症，它可间接地谈论存在的疾病。 但是，即使在这种情况下，如果补充的工作方案，诊断医生，可以给予非常积极的结果和数量的增加确定的疾病，可能被错过。
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