您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Shrey Lakhotia1, Hormazd Godrej2, Amandeep Kaur3
1Helios Enter Data Warehouse IT Exp., Henry Ford Health System, Detroit, Michigan, United States of America.
牙科中的机器学习 (ML) 显示出诊断和治疗的前景,但许多研究缺乏方法论严谨性. 改进模型验证,偏差评估和可重复性对于在牙科护理中采用真实世界的AI至关重要.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: