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Artificial Intelligence Explained for Nonexperts.
Razavian, Narges; Knoll, Florian; Geras, Krzysztof J.
Afiliação
  • Razavian N; Department of Radiology and Population Health, NYU Langone Health and NYU Center for Data Science, New York, New York.
  • Knoll F; Department of Radiology, NYU Langone Health, New York, New York.
  • Geras KJ; Department of Radiology, NYU Langone Health and NYU Center for Data Science, New York, New York.
Semin Musculoskelet Radiol ; 24(1): 3-11, 2020 Feb.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-31991447
ABSTRACT
Artificial intelligence (AI) has made stunning progress in the last decade, made possible largely due to the advances in training deep neural networks with large data sets. Many of these solutions, initially developed for natural images, speech, or text, are now becoming successful in medical imaging. In this article we briefly summarize in an accessible way the current state of the field of AI. Furthermore, we highlight the most promising approaches and describe the current challenges that will need to be solved to enable broad deployment of AI in clinical practice.
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Diagnóstico por Imagem / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Doenças Musculoesqueléticas Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Semin Musculoskelet Radiol Assunto da revista: FISIOLOGIA / ORTOPEDIA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Diagnóstico por Imagem / Interpretação de Imagem Assistida por Computador / Doenças Musculoesqueléticas Tipo de estudo: Diagnostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Semin Musculoskelet Radiol Assunto da revista: FISIOLOGIA / ORTOPEDIA / RADIOLOGIA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article