알고리즘은 유방 조영술 이미지 및 임상에 대한 수십만 개의 비개인화 데이터에 대해 훈련되었습니다.
결과적으로결과적으로 인공 지능은 유방암 발생의 명백한 전제 조건과 철분 부족이나 갑상선 문제와 같은 작은 세부 사항을 모두 알아낼 수 있습니다.
연구원은 생체 검사, 검사실 검사, 암 환자 등록 등의 데이터를 지식 기반에 추가하여 알고리즘의 정확성을 향상 시켰습니다.
앞서 다음번 건강 위기는 실제 환자가 병원에 도달하는 것을 허용하지 않는 엄청난 양의 로봇 스팸으로 인해 발생할 수 있다고 보고되었습니다.