人工智慧

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皮膚鏡與AI在基底細胞癌診斷中的應用：最新進展

為了解決這一問題，研究人員需要建立更多樣化的數據集，涵蓋不同人群、皮膚類型與病變特徵。此外，遷移學習等技術也可以幫助AI模型適應新的數據分布，從而提高其泛化能力。深度學習模型通常被視為“黑箱”，因為其決策過程難以解釋。在醫療領域，算法的透明度與可解釋性至關重要，因為醫師需要了解模型的診斷依據，才能對其建議進行評估與驗證...

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