医疗保健领域的机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 提供了利用临床数据预测健康结果和优化治疗计划的能力。 它们在彻底改变临床数据分析和改变患者护理方面变得越来越重要。 主要应用包括：
- 加强患者护理和医学研究：机器学习可以预测健康结果并加快药物发现。
- 利用 CMS 数据集：人工智能和机器学习从 CMS 数据集中提取有价值的见解，用于医疗保健研究。
- 访问神经影像数据：人工智能通过对神经影像数据的详细分析来改善诊断和治疗。
- 生物医学数据分析：机器学习加速了复杂生物医学数据集的评估，以实现基因组学和药物开发的突破。
- 分析高价值健康数据：人工智能和自然语言处理有效处理临床文本中的非结构化数据，帮助诊断。
- 改善病变检测：机器学习提高了病变检测的准确性和效率，从而有助于早期癌症诊断。
- 诊断和治疗肺部疾病：机器学习能够早期检测肺部疾病并帮助监测疾病进展。
人工智能和机器学习在临床数据分析、重塑患者护理、医学研究和诊断流程方面具有广泛的突破性应用。 他们不断释放医疗保健领域的新潜力，并承诺改善患者治疗结果和效率的未来。
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