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emer 人工智能在医疗诊断中的应用指南
技术原理
AI医疗系统基于以下核心技术：卷积神经网络（CNN）用于影像分析，自然语言处理（NLP）处理电子病历，以及迁移学习实现跨数据集应用。
应用场景
| 场景类型 | 适用技术 | 准确率（示例） |
| 肺癌CT诊断 | CNN+迁移学习 | 94.7% |
| 糖尿病视网膜病变 | U-Net模型 | 92.3% |
实施建议
- 数据预处理需包含数据清洗和标准化
- 模型训练建议使用交叉验证（K=5）
- 部署时需集成联邦学习框架
参考文献
（Zhou et al., 2021）《医疗人工智能系统开发规范》，IEEE标准协会
（Wang & Li, 2020）《基于深度学习的影像诊断模型评估方法》，《中华医学杂志》第48卷
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