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深度学习：一种启发式三阶段机制用于网格搜索，优化基于电子健康记录的乳腺癌转移未来风险预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的乳腺癌筛查分类方法，通过训练和评估超过200,000个检查，该网络在筛查人群中预测乳腺癌的AUC为0.895。研究发现，结合神经网络预测和放射科医生的预测平均值可以提高准确性。
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关键要点
- 提出了一种基于深度卷积神经网络的乳腺癌筛查分类方法。
- 在超过200,000个检查（超过1,000,000张图像）上进行了训练和评估。
- 该网络在筛查人群中预测乳腺癌的AUC为0.895。
- 采用了两阶段训练程序以提高准确度。
- 通过可靠的读者研究验证了准确性。
- 结合神经网络预测和放射科医生的预测平均值可以提高准确性。
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