面向医疗保健的自动集成多模式机器学习
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。在医疗和健康领域中,机器学习的应用导致了大量诊断和预测模型的创建。然而,尽管这些模型取得了成功,但当前的方法通常仅使用来自单一模态的数据进行预测,而临床医生的决策则采用来自多个来源的各种信息。本文介绍了一种多模态框架 AutoPrognosis-M,它能够使用自动化的机器学习将结构化临床数据和医学影像相结合。AutoPrognosis-M 包括 17...
本文介绍了一种多模态框架AutoPrognosis-M,结合结构化临床数据和医学影像,用于诊断和预测模型的创建。通过使用多模态皮肤病变数据集,突出了多模态机器学习的重要性和集成学习的优势。该框架已开源,加快医疗领域中多模态机器学习的应用和创新。