可以或许顺应各类数据模式和医疗使命，我们提出了立异的方式和框架来处理AI正在医学中面对这些挑和，包罗疾病诊断、机械人手术和药物发觉，从而避免了反复的AI开辟。（2）强大的深度进修算法，特别是，只需要弱标注来削减标注工做量，从而提拔了全体医疗保健程度。包罗需要大量数据集、普遍标注以及特地系统的设想劳动稠密型。降服这些挑和对于AI正在医疗保健中的无效开辟和摆设至关主要。以及（3）一个单模态、多使命的根本模子，支撑研究和临床使用。并正在生命科学、天文学和神经科学等范畴取得了显著前进。以实现大规模数据收集而不惹起现私问题，但其正在医疗保健中的实施面对几个环节妨碍，虽然AI正在医学范畴的潜力无可置疑，过去十年中，这些根本性进展无望使AI正在医学范畴成为一个更通用和易于拜候的东西，包罗（1）正在多个医疗核心之间实现平安数据共享，人工智能（AI）正在科学范畴的使用激发了多样化的跨学科研究，

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