有重大进展领域的人工智能(AI)在最近几十年。人工智能,计算机科学的一个分支,处理的操作序列构造进行特定的任务通过软件程序和人工智能包括机器学习(ML),深度学习(DL)和神经网络(NN)。毫升学会执行智能任务没有先验知识。DL是毫升的一部分的系统学习模式和一个金字塔可组合模式。方法用于毫升和DL是不一样的;毫升通常需要组织数据,并使用线性回归,而DL使用神经网络和能够处理大量的非结构化数据。毫升的卫生保健领域发生了革命性变化,正日益成为现代医学的一个重要组成部分由于最近的事态发展在数字化数据的采集和计算。在医学科学,毫升与其他人工智能领域已经实现了用于各种目的,如发现异常结构,早期诊断疾病,个性化医学、药物开发和治疗结果的预测。

有一些挑战毫升在医学科学的实施。毫升的预测依赖于注释的准确性和数据集的详细信息。此外,临床数据的管理、共享和安全卫生保健是一个重要的问题。医疗为一体的毫升、保护病人的隐私和隐私是必须的。最后,卫生保健和医疗专业人员应该充分了解人工智能的应用系统。足够的训练、验证和改进的ML算法是必要的。毫升的进一步发展将提高不同机构之间的数据共享。

这个特殊问题的目的是邀请临床医生、学者,研究人员提交高质量的原始理论和实证研究作品和评论关注机器学习医学科学的进步。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 机器学习在医学和医疗保健
• 数字技术在医学和医疗保健
• 人工神经网络在医疗中的应用
• 现代医学和治疗程序
• 现代牙科治疗过程涉及数字技术
• 先进的诊断程序
• 数字牙科CAD / CAM、CBCT等等。