深度学习在医疗诊断中的‘深度’挑战，如何确保算法的可靠性与透明性？
在医疗领域，深度学习作为人工智能的子集，正逐步渗透到诊断、治疗、药物研发等多个环节，其广泛应用的同时也伴随着一系列“深度”挑战。数据的质量与多样性是关键，医疗数据的复杂性和多样性要求深度学习模型能够从不同来源、不同格式的医疗记录中提取有价值...
在医疗领域，深度学习作为人工智能的子集，正逐步渗透到诊断、治疗、药物研发等多个环节，其广泛应用的同时也伴随着一系列“深度”挑战。数据的质量与多样性是关键，医疗数据的复杂性和多样性要求深度学习模型能够从不同来源、不同格式的医疗记录中提取有价值...