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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 235 - 238 (4page)
- DOI
- https://doi.org/10.3904/kjm.2017.92.3.235
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Artificial intelligence (AI) is now very closely related to the work of internal medicine physicians. Internal medicine physicians must actively cope with and study the weak AI that affects them. Active use of weak AI can result in a reduced frequency of medical accidents and improved work efficiency. However, the form of medical consultation designed to treat patients based on behavior and guidelines of simply looking for symptoms and prescribing medications will ultimately disappear. As the age of self-care has begun, directors of local internal medicine clinics may expand their business to include AI-based chronic diseases and healthcare service companies to treat chronic diseases.
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Becker AS / 2017 / Deep learning in mammography: diagnostic accuracy of a multipurpose image analysis software in the detection of breast cancer / Invest Radiol
Wang S / 2016 / Pathological brain detection by artificial intelligence in magnetic resonance imaging scanning / Prog Electromagn Res 156:105~133
Wong TY / 2016 / Artificial intelligence with deep learning technology looks into diabetic retinopathy screening / JAMA 316:2366~2367
Gulshan V / 2016 / Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs / JAMA 316:2402~2410
Spampinato C / 2017 / Deep learning for automated skeletal bone age assessment in X-ray images / Med Image Anal 36:41~51
Wang S / 2016 / Pathological brain detection by artificial intelligence in magnetic resonance imaging scanning / Prog Electromagn Res 156:105~133
Wong TY / 2016 / Artificial intelligence with deep learning technology looks into diabetic retinopathy screening / JAMA 316:2366~2367
Gulshan V / 2016 / Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs / JAMA 316:2402~2410
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