犹他大学研究人员开发可解释AI工具包以预测疾病在症状出现前
犹他大学的研究人员开发了一种名为RiskPath的开源软件工具包，利用可解释的人工智能（XAI）技术，在症状出现前几年预测个体是否会患上进行性和慢性疾病，准确率高达85-99%。
环球医讯AI与医疗健康
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- 开放访问的AI工具使非专家也能进行生物医学图像分析国际研究团队开发了BiaPy，这是一个开源的人工智能平台，能够使用深度学习技术进行生物医学图像分析，使得非编程专家也能轻松应用高级AI模型。
- BiaPy：开放代码的人工智能平台，助力生物医学图像分析国际研究团队开发了一种名为BiaPy的开放代码人工智能平台，该平台利用深度学习技术简化了生物医学图像的分析过程，使更多科学家和医疗专业人员能够轻松应用高级AI模型，无需具备编程或机器学习的专业知识。
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- 加拿大研究人员开发用于培训未来家庭医生的人工智能课程框架加拿大研究人员开发了一种名为AIFM-ed的课程框架，旨在帮助培训未来的家庭医生使用人工智能技术，以应对医疗培训中的关键缺口，确保他们能够应对数字化医疗的现实。
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