医疗保健中的人工智能依赖于各种专门的工具和技术来完成不同的任务。对于图像分析和诊断，TensorFlow、Keras和PyTorch等工具通常用于训练和部署深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，用于医学图像 (例如x射线、mri) 中的图像分割、分类和检测等任务。OpenCV也常用于处理和操纵医学图像。对于自然语言处理 (NLP)，spaCy和NLTK等工具用于分析临床文本数据，例如患者记录或研究论文。另一个重要工具是IBM Watson Health，它提供人工智能驱动的解决方案，以协助诊断，个性化治疗建议和预测分析。对于预测建模和决策支持，Google Cloud AI和Microsoft Azure AI等平台提供了预构建的模型和基础架构，可大规模处理医疗数据。对于数据管理，FHIR (快速医疗保健互操作性资源) 标准和HL7协议通常用于集成、存储和共享医疗保健数据。这些工具与医疗专业知识相结合，可帮助医疗保健提供者提供更准确的诊断和个性化治疗。
图像检索的开放问题是什么？
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CV/ML算法是什么？
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边缘人工智能如何影响对延迟敏感的应用程序？
边缘人工智能显著降低了对快速响应要求的应用的延迟。通过在数据源附近处理数据，而不是将其发送到云服务器，边缘人工智能实现了更快速的决策。例如，在工业环境中，机器可以实时分析传感器数据以检测异常或故障。这种即时处理可以快速进行调整，减少停机时间
深度学习如何推动图像识别？
深度学习通过使用神经网络，特别是卷积神经网络（CNN），增强了图像识别的能力，这些网络专门设计用于处理像素数据。这些网络由多个层组成，自动学习从图像中识别特征，例如边缘、纹理和模式。当一幅图像输入模型时，它会经过这些层，从而使网络能够检测和