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其他行業也曾試圖從非構造化的文本數據中提取意義和代價。想一想從網站文本上得到的信息，曾鼎力鞭策了研討、告白和電子商務的開展。自順應算法或進修算法曾經締造了使用于網站敘事法以內的進修形式和揣度常識。這是認知計較的中心地點。這些算法充溢在收集中的海量數據當中，并被調派完成特定的舉動。這些算法下的統計手藝被以為是機械進修，如今已被用于辨認聲響的范疇，和輔佐諸如蘋果的Siri或亞馬遜的Alexa之類的數字助理；整合視覺提醒和范例，輔佐自立駕駛；以至在棋類角逐上擊敗天下冠軍等。美國每一年要新發生12億份患者文檔，此中有許多關于醫療安康的理想數據，假如好好開掘，定能對疾病的診斷與醫治供給有代價的洞見。但是，這些文檔是由差別的臨床專家在差別的情況下以差別的文本寫上去的。假如試圖提出一種劃定規矩導向方法來見告計較機怎樣讀取和了解這些寫下的信息，測驗考試使用計較機解密這些信息將會艱難重重且易于墮落。即便這些劃定規矩能注釋和了解在一種醫療情況下臨床大夫利用的言語和模板，它們也不見得能在另外一機構或專業理論中湊效。相反的，準確的辦法是利用自順應或機械進修算法，這類算法在今朝計較機存儲了大批豐碩的數據集時，變得愈來愈壯大并被普遍使用。其表示到達了如許的條理，即無需客制化能初次將臨床記載從某個機構中翻譯出來。針對個別患者的前提和醫治史，使用自順應算法的數據發掘手藝搜集醫療要覽是一項大有前程的手藝。然后，使用精確實時的醫療要覽，我們能施行假造醫治實驗來理解哪些對患者湊效，哪些無用。醫治和醫療決議呈爆炸式增加，使得大夫在患者醫治歷程中回想和使用一切證據顯得愈發艱難，這類常識將變得愈來愈樞紐。并且，跟著愈來愈多的高貴醫療手藝投入利用，患者要負擔更大的醫療本錢，大夫必需思索每項診療決議的本錢效益。

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