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FastGlioma将显微光学成像与一种称为基础模型的AI相结合。研究人员使用超过11000份手术样本和400万个显微图像对视觉基础模型进行了预训练。这些肿瘤样本通过受激拉曼组织成像拍摄，这是一种由密歇根大学开发的快速、高分辨率光学成像方法。
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研究人员使用5260张图像，训练机器学习算法检测人舌头的颜色。测试结果显示，该算法几乎能将60张不同疾病患者的舌头图像与其所患疾病完美匹配。该系统能识别的疾病包括糖尿病、中风、贫血、哮喘、肝脏和胆囊疾病、新冠肺炎，以及一系列血管和胃肠道疾病。
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