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其他行業(yè)也曾試圖從非構(gòu)造化的文本數(shù)據(jù)中提取意義和代價(jià)。想一想從網(wǎng)站文本上得到的信息，曾鼎力鞭策了研討、告白和電子商務(wù)的開展。自順應(yīng)算法或進(jìn)修算法曾經(jīng)締造了使用于網(wǎng)站敘事法以內(nèi)的進(jìn)修形式和揣度常識(shí)。這是認(rèn)知計(jì)較的中心地點(diǎn)。這些算法充溢在收集中的海量數(shù)據(jù)當(dāng)中，并被調(diào)派完成特定的舉動(dòng)。這些算法下的統(tǒng)計(jì)手藝被以為是機(jī)械進(jìn)修，如今已被用于辨認(rèn)聲響的范疇，和輔佐諸如蘋果的Siri或亞馬遜的Alexa之類的數(shù)字助理；整合視覺提醒和范例，輔佐自立駕駛；以至在棋類角逐上擊敗天下冠軍等。美國(guó)每一年要新發(fā)生12億份患者文檔，此中有許多關(guān)于醫(yī)療安康的理想數(shù)據(jù)，假如好好開掘，定能對(duì)疾病的診斷與醫(yī)治供給有代價(jià)的洞見。但是，這些文檔是由差別的臨床專家在差別的情況下以差別的文本寫上去的。假如試圖提出一種劃定規(guī)矩導(dǎo)向方法來見告計(jì)較機(jī)怎樣讀取和了解這些寫下的信息，測(cè)驗(yàn)考試使用計(jì)較機(jī)解密這些信息將會(huì)艱難重重且易于墮落。即便這些劃定規(guī)矩能注釋和了解在一種醫(yī)療情況下臨床大夫利用的言語和模板，它們也不見得能在另外一機(jī)構(gòu)或?qū)I(yè)理論中湊效。相反的，準(zhǔn)確的辦法是利用自順應(yīng)或機(jī)械進(jìn)修算法，這類算法在今朝計(jì)較機(jī)存儲(chǔ)了大批豐碩的數(shù)據(jù)集時(shí)，變得愈來愈壯大并被普遍使用。其表示到達(dá)了如許的條理，即無需客制化能初次將臨床記載從某個(gè)機(jī)構(gòu)中翻譯出來。針對(duì)個(gè)別患者的前提和醫(yī)治史，使用自順應(yīng)算法的數(shù)據(jù)發(fā)掘手藝搜集醫(yī)療要覽是一項(xiàng)大有前程的手藝。然后，使用精確實(shí)時(shí)的醫(yī)療要覽，我們能施行假造醫(yī)治實(shí)驗(yàn)來理解哪些對(duì)患者湊效，哪些無用。醫(yī)治和醫(yī)療決議呈爆炸式增加，使得大夫在患者醫(yī)治歷程中回想和使用一切證據(jù)顯得愈發(fā)艱難，這類常識(shí)將變得愈來愈樞紐。并且，跟著愈來愈多的高貴醫(yī)療手藝投入利用，患者要負(fù)擔(dān)更大的醫(yī)療本錢，大夫必需思索每項(xiàng)診療決議的本錢效益。

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