الذكاء الاصطناعي التوليدي في عصر "الحقائق البديلة
|
خدمات النشر المفتوح من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
الأبحاث
From the abstract: Low-dose computed tomography (LDCT) for lung cancer screening is effective, although most eligible people are not being screened. Tools that provide personalised future cancer risk assessment could focus approaches toward those most likely to benefit. We hypothesised that a deep learning model assessing the entire volumetric LDCT data could be built to predict individual risk without requiring additional demographic or clinical data.
|
خدمات النشر المفتوح من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا
|
هارفارد بزنس ريفيو الصحافة
|
اركسيف
|
اركسيف
|
اركسيف
|
bioRxiv
|
الطبيعة
|
اركسيف
|
البنكرياس
|
العلوم
|
أنظمة الخلايا
|
اركسيف
|
الجمعية الإشعاعية لأمريكا الشمالية
|
الطبيعة
|
اركسيف
|
ساينس دايركت
|
PNAS
|
الطبيعة
|
اركسيف
|
مجلة علم الأورام السريري
|
Proceedings of Machine Learning Research
|
Dynamic Ideas
|
فيزيونيت
|
العلوم
|
Little, Brown and Company
|
اركسيف
|
Dynamic Ideas
|
Advances in Neural Information Processing Systems
|
International Journal of Computer Vision