医疗AI应用

PNN（Prescriptive Neural Networks）是一个多模态深度学习框架，结合了优化和机器学习的理念，旨在利用多模态数据（包括结构化和非结构化数据）进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案，特别适用于需要系统化、个性化决策的领域，如医学、数字广告和零售。PNN在真实世界多模态数据集上的表现尤为突出，例如在TAVR（经导管主动脉瓣置换）手术中，术后并发症率降低了32%；在肝脏外伤中，死亡率降低了40%以上。此外，PNN在单模态表格数据集上的表现与最先进的处方方法相当或更优。通过知识蒸馏，PNN在表格数据上实现了可解释性，同时保持了与自身相当的性能。PNN还展示了在处理各种治疗场景时的灵活性，并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。

PNN是一个结合优化和机器学习理念的多模态深度学习框架，旨在利用多模态数据（包括结构化和非结构化数据）进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案，广泛应用于医学、数字广告和零售等领域。PNN在多模态数据集上表现优异，例如在TAVR手术中降低术后并发症率32%，在肝脏外伤中降低死亡率40%以上。通过知识蒸馏，PNN在表格数据上实现了可解释性，同时保持了高性能。PNN在处理各种治疗场景时表现出灵活性，并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。PNN是一个结合优化和机器学习理念的多模态深度学习框架，旨在利用多模态数据（包括结构化和非结构化数据）进行个性化和优化的处方决策。它直接输出优化的治疗方案，广泛应用于医学、数字广告和零售等领域。PNN在多模态数据集上表现优异，例如在TAVR手术中降低术后并发症率32%，在肝脏外伤中降低死亡率40%以上。通过知识蒸馏，PNN在表格数据上实现了可解释性，同时保持了高性能。PNN在处理各种治疗场景时表现出灵活性，并允许用户对处方结果进行一定程度的控制。