医学Top期刊 IF=58.7 ▏AI医学新手必看综述！医疗健康领域的深度学习指南

主要观点总结

本文主要介绍了AI在医疗健康领域的应用，包括医学成像中的计算机视觉、非结构化数据的自然语言处理（如电子健康档案EHRs）、手术任务的强化学习以及基因组学的通用深度学习等方面的内容。文章还提到了深度学习在这些领域的应用挑战以及未来的发展方向，同时分享了一些关于AI科研入门学习方案的信息。

关键观点总结

关键观点1: AI在医疗健康领域的应用

本文主要讨论了AI在医学成像、自然语言处理、强化学习和基因组学等医疗健康领域的应用。例如，医学成像中的计算机视觉用于图像诊断，自然语言处理应用于电子健康记录的分析，强化学习用于手术任务的自动化和加速，以及深度学习在基因组学中的应用。

关键观点2: 深度学习在医学领域的应用挑战

虽然深度学习在医学领域取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。例如，缺乏临床背景、数据集的获取和标注困难、从对话中准确分类医疗实体的属性等。这些挑战限制了深度学习在临床诊断和治疗中的应用。

关键观点3: AI科研入门学习方案

文章中还提到了基于数据与模型方法的AI科研入门学习方案，包括时序、图结构、影像三大实验室。该方案可以根据数据类型选择合适的实验室，规划好路线学习，并且可以在短时间内发表一定级别的论文。

文章预览

AI和医学的结合一直是AI＋领域的热门研究， 但是对于很多学医的同学来说却不知道应该怎么去结合AI，不清楚有哪些方向是可以去研究的，所以今天小墨学长给大家分享一篇发表于 Nature medicine 的《A guide to deep learning in healthcare》 也就是医疗健康领域的深度学习指南，由斯坦福大学与谷歌研究院联合出品，被引次数超过 2000次！ 能够接受多模态输入的深度学习（DL）模型 本文针对医疗健康领域，深入探讨了深度学习在计算机视觉、自然语言处理、强化学习以及通用方法中的应用。 大纲 医学成像中的计算机视觉 非结构化数据的自然语言处理（如电子健康档案EHRs） 手术任务的强化学习 基因组学的通用深度学习 另外为了让大家可以更好的学习AI加医学的知识，我给大家整理了一份AI＋医学学习仓库 大家可以添加任意一位小助手让她发给你        ………………………………