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Deep Neural Networks for Image-Based Dietary Assessment
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机器学习在儿童营养中的应用
Aneurin Young1,2, Mark J Johnson1,3, R Mark Beattie1
1Southampton Children's Hospital, University Hospital Southampton NHS Foundation Trust.
Current opinion in clinical nutrition and metabolic care
|January 31, 2024
概括
机器学习 (ML) 越来越多地用于处理复杂数据集的研究. 在识别疾病风险和影响行为方面,ML显示出前景,预计很快将产生重大影响.
科学领域:
- 机器学习在科学研究中的应用
- 计算生物学 计算生物学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 人们对机器学习 (ML) 方法越来越感兴趣,这是可访问的工具和大型数据集所推动的.
- ML是在用于特征识别的"omics"研究中建立的.
- 疾病风险和患者并发症预测建模中的新兴应用.
结论:
- 机器学习即将彻底改变数据分析和医疗保健干预措施.
- 建议研究人员和出版商采用新兴标准和最佳实践.
- 机器学习在研究中的未来影响是巨大的和迫在眉的.
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