AI医疗应用重要突破登Nature，自我监督学习解决样本难题

und开展优化调整和体能训练，使其适用做不同的患者社群和医疗卫生环境。Keane感叹：“其他人确实用做RETFound的线适度，并利用他们所在国家的信息对RETFound的线适度开展微调，以此获得更加非常适合他们用做的建模。”刘晓璇显然这是一件非常令人兴奋的公事。

但刘晓璇也提出了自己的害怕。她真是，把RETFound作为探测其它癌症的建模的基础是确实适度的，因为这样做的话，RETFound当中长期存在的所有原因和局限都可能不会渗入未能来以RETFound为基础构建的建模当中。这就只能RETFound的合作开发者来确保用做RETFound的道德适度和安全适度，包括透明地官方RETFound的局限适度，以实现RETFound踏入真正的公共财富。

结语：RETFound以两大特色为智能医疗卫生带去弱小转型动力系统

AI建模RETFound以外更高的ID效率和更高的癌症探测清晰度。RETFound可以在用做未能上面图片开展预体能训练后，日后为基础少量上面图片来做到与癌症相关的脑干构造，增加了ID效率。同时，RETFound在探测糖尿病适度脑干出血、诱发癌症等总体的精准度较其它建模更加高，最大限度医疗卫生AI应用于突破困难、增加效率。

RETFound还被研究工作职员大幅探索，试图在更加简单的针灸全像当中得到应用于，如果可行，将更加大程度的转型智能医疗卫生。

未能来，RETFound作为基础建模不会被如何用做，我们将持续关注。

来源：Nature

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