因果机器学习展示诊疗疾病潜力

来源: 新浪新闻
2024-05-26 16:52:55

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  研究负责人、慕尼黑大学AI管理研究所所长斯特凡·弗雷里格尔教授指出,经典机器学习可识别模式并发现相关性。但因果关系中的因果原理对机器而言仍是盲区,机器无法解决“为什么”的问题。然而,在作出治疗决定时 遇到的许多问题都包含因果关系。

  例如,在治疗糖尿病时,经典机器学习能预测具有一系列风险因素的患者罹患该疾病的可能性。而因果机器学习可回答:如果患者服用抗糖尿病药物,会对患病风险产生什么影响,即它能衡量一个原因(药物处方)的影响。它还可估计另一种治疗方案是否优于目前处方药二甲双胍。

  氦闪是太阳演化的关键环节,也是地球接受太阳“烤问”的生死时刻。

  目前,玉渊潭公园蜡梅已零星开放。公园自然科普讲师为游客讲解了公园蜡梅品种、花期与习性,让大家了解植物的生长规律。

  展望后市,建议关注景气预期或将回升的行业,包括食品饮料、地产链以及数字经济领域相关的计算机、半导体板块。中长期来看,建议配置消费医药。当前消费与科技制造景气差距已经有所收敛,消费板块开始具有小幅的业绩优势。随着疫情影响逐步减弱,国内消费或将持续复苏,消费板块业绩有望显著提升。

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