该项目开发了一种多模态对话AI系统,结合RAG和LLaVA技术,通过分析文本和胸部X光,提高医疗问题的回答准确性和效率,推动医疗行业变革。
该文介绍了一种基于树的机器学习模型,通过博弈论、局部特征交互作用效应和全局模型结构实现高可解释性。该模型应用于三个医疗机器学习问题,识别出非线性死亡风险因素、人口亚组和慢性肾脏疾病危险因素之间的非线性交互作用效应,并监测在医院部署的机器学习模型。
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