罕见病
斯坦福大学人类中心人工智能（Stanford HAI）开发了一种名为POPDx的机器学习框架，旨在通过预测全面的诊断代码来增强罕见病检测过程。该模型使用人类疾病本体论进行自然语言处理和概率决策，可预测训练数据中不存在的疾病。
施压能否有效？
研究人员开发了一种名为SISH的深度学习算法，可学习图像特征以检测大型病理学图像库中的类似病例，从而改善罕见病的诊断和治疗过程。该算法可用于病理学图像的数据检索，有助于识别罕见病和潜在的治疗行动。
