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而Hongyoon和 Kyong兩人將以后的野生診斷交換為深度進修算法。他們暗示，他們的算法能夠診斷出將來三大哥年聰慧病發的患者，且具有更高的辨認率。他們的完成辦法十分簡樸間接。近幾年來，全球的老年聰慧研討職員成立了一個患者與非患者腦部掃描圖的數據庫，Hongyoon和 Kyong兩人利用這個數據庫來對一個神經收集停止鍛煉，以辨認患者與非患者的差別。這個數據庫包羅有182名70歲非老年聰慧患者的一般腦部掃描圖，另有139名約不異年齒的老年聰慧患者的腦部掃描圖。接納傳統的鍛煉辦法，野生智能即刻學會了怎樣分辨二者的差別，并且精確率高達90%。以后，Hongyoon和Kyong利用鍛煉后的神經收集來闡發另外一個的數據庫。該數據庫包羅了181名70歲的具有輕度認知功用性停滯的人，此中的79人在三年后得了老年聰慧癥。算法的使命是將這些潛伏的老年聰慧癥患者分辨出來。嘗試的成果十分使人奮發。Hongyoon和Kyong暗示深度進修算法辨認出了那些潛伏的老年聰慧癥患者，精確率為81%。這個精確率較著高于那些受過鍛煉的人。“這些成果暗示，接納深度進修神經收集算法分離腦掃描圖象來猜測老年聰慧的發作是可行的。”這一成果展現了一種疾速診斷老年聰慧潛伏病癥的辦法，讓那些潛伏患者能夠經由過程趕早醫治掌握病情，同時也加重了醫護系統的承擔，節流了大批的開支。今朝，深度進修在疾病診斷中使用的日趨增加，Hongyoon和Kyong的手藝只是此中之一罷了。這個嘗試成果一樣也顯現，在診斷龐大疾病的方面，深度進修比人類更強。這項手藝可合用于多種病癥的檢測，從心臟病到癌癥均能夠。很較著，深度進修神經收集算法勢必會在醫學范疇激發反動。今朝，關于那些得了輕度認知功用性停滯的人來講，只剩下他們將會多久才病發的成績。

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