早期皮肤癌检测
思科报告称，全球医疗保健中的机器对机器连接正在以30％的复合年增长率增长–与其他行业相比，这是最高的！
机器学习主要用于挖掘和分析患者数据以找到模式并诊断各种医疗状况，其中之一就是皮肤癌。
在美国，每年有540万人被诊断出患有这种疾病。不幸的是，诊断是一个虚拟且耗时的过程。它依赖于长期临床检查，包括活检，皮肤镜检查和组织病理学。
但是机器学习已经改变了这一切。 Moleanalyzer是位于澳大利亚的AI软件应用程序，可以计算和比较痣的大小，直径和结构。它使用户能够以预定的时间间隔拍照，以帮助区分皮肤上的良性和恶性病变。
通过此分析，肿瘤科医生可以使用基于ML的评估技术来确认他们对皮肤癌的诊断，并且他们可以比平常更快地开始治疗。在专家可以识别出恶性皮肤肿瘤的地方，准确率仅为86.6％，Moleanalyzer成功检测出95％。
早期皮肤癌检测
思科报告称，全球医疗保健中的机器对机器连接正在以30％的复合年增长率增长–与其他行业相比，这是最高的！
机器学习主要用于挖掘和分析患者数据以找到模式并诊断各种医疗状况，其中之一就是皮肤癌。
在美国，每年有540万人被诊断出患有这种疾病。不幸的是，诊断是一个虚拟且耗时的过程。它依赖于长期临床检查，包括活检，皮肤镜检查和组织病理学。
但是机器学习已经改变了这一切。 Moleanalyzer是位于澳大利亚的AI软件应用程序，可以计算和比较痣的大小，直径和结构。它使用户能够以预定的时间间隔拍照，以帮助区分皮肤上的良性和恶性病变。
通过此分析，肿瘤科医生可以使用基于ML的评估技术来确认他们对皮肤癌的诊断，并且他们可以比平常更快地开始治疗。在专家可以识别出恶性皮肤肿瘤的地方，准确率仅为86.6％，Moleanalyzer成功检测出95％。
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