热病是再次发生在黏膜和黏膜自建肝脏食物不良的总称。黏膜是化学物质最大的肝脏，热病的品种不但极多，多种黏膜上再次发生的食物不良也可以在黏膜上有乏善可陈。四肢显现出情形往往亦会在黏膜上有乏善可陈，黏膜炎常常最常用的是常常最常用的黏膜食物不良。
发病原因多，病因有异，病种十分复杂，但是热病并不亦会受到起码的应有，只有极少数的病因很清楚，许多病征状认为热病不要紧，到热病医务人员就诊一次后，自觉呕吐较前每况愈下便便复诊，带来外科手术无法周内，病情恶化反患作。
甚至，很多黏膜病病征都并能制约生命健康，比如恶性黑色素瘤，恶性黑素瘤是由黏膜和其他肝脏黑素细胞产生的。黏膜黑素瘤乏善可陈为色素性皮损在数月或数年中都再次发生明显改变。虽其发病率低，但其恶性度极高，转移再次发生较早，死亡率极高，黑色素瘤在更较早发现条件下的五年生存率最多99%，而中期发现的生存率则大部分为约14%，因此更较早检验、更较早外科手术很重要。我们无论如何开始重视黏膜食物不良，它不大部分大部分关于我们的外观，甚至和我们的应向密不可分。
机器学习比对常用热病
全因之心有心都有，因此很多人都想各种办法让自己的黏膜看来更好，众所周知各种洗发精遮盖黏膜炎病征，比如有些人去美容院等，但是一方面又不重视热病带来的不确定，机器学习的显现出可以让这一切再次发生变化。
自从机器学习的基本概念诞生，专家们在图象应用领域的研究工作了数十年，直到20世纪90年代，Yann LeCun等人发表论文，确立了卷积神经网络（CNN）的现代本体，2012年Hinton在ImageNet中都首次用作深达CNN获得了比第二名极高10% top5准确度，这21世纪机器学习在图象比对应用领域的成熟。
机器学习在图象比对应用领域的冲破，理论上用机器替代人类比对图象不太可能便是恶梦，在接下来的几年中都，图象比对技术不断完善，如今在某些应用领域的图象比对上不太可能达到甚至超越人类，护士是一个很只能长处的行业，但是现实中都医患%过低，让护士和病征状都饱受病痛。
2014年北京协和医学院黏膜性病学分亦会“基层大讲堂”于本上公示，我国现阶段有2.2万名黏膜科护士，超过每6万城镇人口才有1名黏膜科护士，在西部和东南地区地区，每10万城镇人口才有1名黏膜科护士，黏膜科人力资源十分匮乏。
将机器学习应用到黏膜科，似乎不太可能刻不容缓，通过大量护士标注的幻灯片数据可以体能训练出精准的皮病比对检验模型，比如照护应用领域机器学习团队Airdoc在眼部的比对和分级上不太可能和黏膜科护士水平相当。
机器学习比对黏膜病
热病品种极多，药理学上常用的热病就有二百多种，不常用的黏膜病病征和食物不良对于很多护士也是一种难关，黏膜病是最为常用的人类恶性之一。每年约有350万美国人黏膜病，而澳洲的发病率极极高。试想一下，如果有一个应用可以辅助护士检验黏膜病病征，并且检验准确度和黏膜科护士水平相当，可以起到多么不小的作用。
斯坦福大学机器学习实验室副教授Sebastian Thrun认为通过机器学习的统计分析方法可以比对黏膜病，于是搭建了一套深达学习解法，最终搜罗了近13万张与热发炎特别的图象来“体能训练”机器学习解法，最终体能训练出的模型，在准确性上和人类黏膜护士相似，该解法模型与21名黏膜科护士透过黏膜病比对结果对比，两者的乏善可陈前提处在同一水平上。同时在国内， Airdoc开发计划的解法，可以检测出黏膜病的品种和分型，协助护士快速透过时筛查和分型。
热病素食照护
素食照护是热病产妇最前提、极为重要的照护采取措施。“产妇素食 ,藉以滋养胃气 ,宜为药力 ,故素食得宜是为药饵之功 ,失宜则反与药饵为欲 。”热病产妇 ,若素食失当 ,易致病情恶化患、加重或肥胖病征。
通过机器学习可以对住院热病产妇的素食照护实施情形透过统计分析 ,主旨解开其特点情形 ,探索防范采取措施 ,为药理学照护工作包括聘请 ,为提极高热病的治愈率和缩减患起积极作用。此外，通过机器学习图象比对的统计分析方法可以终端统计分析食物中都的食物成份，Airdoc曾经开发计划过一款应用，可以拍照比对我们常常吃饭的菜肴，并且终端统计分析食物中都的食物成份，从而为病征状包括素食建议。机器学习将亦会是热病病征状的私人护士，随时包括最佳素食可行性。
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