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자료유형
학술저널
저자정보
Kang Cyra-Yoonsun (Department of Internal Medicine John H. Stroger Jr. Hospital of Cook County Chicago IL USA) Yoon Joo Heung (Division of Pulmonary Allergy and Critical Care Medicine Department of Medicine University of Pittsburgh Medical Center Pittsburgh PA USA)
저널정보
대한응급의학회 Clinical and Experimental Emergency Medicine Clinical and Experimental Emergency Medicine Vol.10 No.2
발행연도
2023.6
수록면
132 - 137 (6page)
DOI
10.15441/ceem.23.041

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Over the past decades, the field of machine learning (ML) has made great strides in medicine. Despite the number of ML-inspired publications in the clinical arena, the results and implications are not readily accepted at the bedside. Although ML is very powerful in deciphering hidden patterns in complex critical care and emergency medicine data, various factors including data, feature generation, model design, performance assessment, and limited implementation could affect the utility of the research. In this short review, a series of current challenges of adopting ML models to clinical research will be discussed.
#Machine learning #Challenges #Artificial intelligence #Critical care

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