醫療保健領域的機器學習 (ML) 和人工智能 (AI) 提供了利用臨床數據預測健康結果和優化治療計劃的能力。 它們在徹底改變臨床數據分析和改變患者護理方面變得越來越重要。 主要應用包括：
- 加強患者護理和醫學研究：機器學習可以預測健康結果並加快藥物發現。
- 利用 CMS 數據集：人工智能和機器學習從 CMS 數據集中提取有價值的見解，用於醫療保健研究。
- 訪問神經影像數據：人工智能通過對神經影像數據的詳細分析來改善診斷和治療。
- 生物醫學數據分析：機器學習加速了複雜生物醫學數據集的評估，以實現基因組學和藥物開發的突破。
- 分析高價值健康數據：人工智能和自然語言處理有效處理臨床文本中的非結構化數據，幫助診斷。
- 改善病變檢測：機器學習提高了病變檢測的準確性和效率，從而有助於早期癌症診斷。
- 診斷和治療肺部疾病：機器學習能夠早期檢測肺部疾病並幫助監測疾病進展。
人工智能和機器學習在臨床數據分析、重塑患者護理、醫學研究和診斷流程方面具有廣泛的突破性應用。 他們不斷釋放醫療保健領域的新潛力，並承諾改善患者治療結果和效率的未來。
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