据TechXplore网8月6日消息，麻省理工学院研究人员展示了一种自动学习诊断声带疾病的模型，旨在通过自动化手段推进人工智能在医疗诊断领域的应用。麻省理工学院研究人员创建了一个机器学习模型，该模型使用可穿戴传感器连续采集了数十亿个语音片段，并将其分为100个主题，可用于训练AI模型诊断声带结症状。该研究使用可穿戴传感器采集大量数据，改进了以往人工采集样本少的不足之处，且AI模型的学习不需要医生手动标记特征，诊断结果准确度极高。研究人员表示，该模型可适用于各类病症的学习与诊断，将在疾病预防、诊断和治疗中发挥重要作用。

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