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| 参考 |
焦点 |
差异 |
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| (5] |
(我)诊断COVID-19和预测严重程度和死亡率风险 |
(我)审查仅基于临床和实验室数据。 |
| (6] |
(我)的诊断和预后COVID-19预测模型。 |
(我)审查更关注于预印本
(2)它涵盖所有类型的模型包括风险预测、严重程度的诊断,诊断图像 |
| (7] |
(我)诊断肝炎 |
(我)它只覆盖临床测试。 |
| (8] |
(我)检测肺炎 |
(我)是仅基于症状和体征
(2)性能不覆盖措施 |
| (9] |
(我)诊断肺结核 |
(我),它涵盖了各种人工智能方法使用临床症状和体征和影像学图像。 |
| (10] |
(我)诊断肺结核 |
(我)它涵盖了人工智能方法基于胸部x光图像。 |
| (11] |
(我)诊断结核性脑膜炎 |
(我)是仅基于临床和实验室数据。 |
| (12] |
(我)预测流感病毒的表型特征 |
(我)是基于基因组或蛋白质组输入。 |
| (13] |
(我)诊断艾滋病毒、丙肝病毒、衣原体 |
(我)它实现了不同数字技术但不包括任何类型的人工智能技术。 |
| (14] |
(我)诊断COVID-19、肝炎、败血症、疟疾、莱姆病、肺结核 |
(我)它涵盖数据来自EMR。 |
| (15] |
(我)自动诊断等感染败血症,一般感染,艰难梭状芽胞杆菌感染通过ML和专家系统 |
(我)它涵盖论文基于生理数据。 |
| (16] |
(我)通过ML诊断传染病和非传染性的疾病 |
(我)都详细解释了ML算法,但没有提到数据集或性能的措施。 |
| 我们的审查 |
(我)毫升所有可用的人类传染病的诊断文件 |
(我)技术,它涵盖了各种各样的毫升几种类型的数据集,和性能的措施。 |
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