机器学习（ML）具有通过AI驱动的算法进行培训，可以快速搜索大量数据，可以加速和改善药物开发和营销的巨大潜力。它可以发现埋葬在其中的有价值的见解和趋势，否则人类分析师需要几个月才能确定。王者荣耀kpl外围投注
机器驱动的见解对药物开发的影响可能很大。王者荣耀kpl外围投注例如，算法已经用于：
- 在全球电子健康记录中识别未诊断的罕见疾病患者。lol买外围用什么软件
- 根据数千个过去的试验成果和招聘趋势确定最佳站点。
- 确定为什么通过审查历史研究数据，对患者的亚群对实验药物的反应有所不同。
- 衡量数十种试验设计的可行性，以根据赞助商的预算，时间表和竞争来确定最佳策略。
但是，除非参与这些项目的利益相关者信任机器学习算法来完成其工作，否则这是不可能的。如果科学家不信任这项技术，他们将忽略其建议，而失去其价值。在建立在人类科学家的专业知识的行业中，使用机器生成的见解来支持决策可能是一个困难的调整。王者荣耀kpl外围投注
你好哈尔
关于医生和科学家之间机器学习的一个普遍误解是，这意味着机器将取代他们的决策而不是支持它。这些进行试验的专家认为，他们不需要机器学习，因为他们已经有正确的信息来治疗患者。如果该行业试图在没有解决他们的疑问和疑虑的情况下将机器学习引入该过程，那么专家可能会对意图持怀疑态度 - 尤其是如果该算法的预测与他们自己的预测发生冲突。
算法通常比人类专家更快，更客观的建议 - 不是因为它们更聪明，而是因为它们可以迅速评估大量数据，而无需个人偏见，并使用它来产生逻辑结论。算法可以评估数据库，并提供详细的结果摘要，并在比较科学家所花费的时间内进行谓词。但是，通常被低调但要舒适地采用ML的一部分，基于这些结果的最终决定总是由人类做出的。
有了清楚地了解该模型，研究人员了解到该算法旨在通过节省时间而不是替换时间来支持他们的工作。这很有价值，因为它可以在某些时候释放他们今天花在乏味的分析上，并让他们专注于更高价值，更具战略性的工作。
为了弥合信任的这一差距，我们必须通过详细的解释，演示和/或动手测试来帮助科学专家更好地了解技术，从而使他们能够亲眼目睹其为工作带来的价值和时间节省。实际上，了解算法的工作方式将如何增加决策者对算法的预测方法和原本将采取的方法之间对齐方式的信心。此外，这样的练习也可能表现出研究人员可能没有考虑过自己的见解，不仅强调了ML的效率，还强调了其评估过程的王者荣耀kpl外围投注彻底性。
但是，这些研究人员正在做出重大后果的高风险决策，因此他们必须对算法的工作方式，他们用来做出预测的数据以及如何得出结论充满信心。这种清晰度可以使他们有信心在决策过程中使用这种新的见解来源。王者荣耀kpl外围投注
从哪里开始
我建议说服用户，决策情报将增加价值是为了开始解释准确的数据科学还不够。许多领导者认为，具有固体算法和分析方法的到位为成功提供了成功。但是，最重要的是组织中的人们正在用这些算法和分析的输出结果所做的事情。如今，它们通常被未被充分利用，并且不欣赏其运营价值，采用将停滞不前。
在医疗lol买外围用什么软件保健和生命科学中，决策具有至关重要的，有时甚至是挽救生命的意义。因此，对于决策者来说，了解他们如何以及为什么可靠，以使他们感到自在，这一点尤其重要。有了这个买入，专家们自信地转向算法，以帮助他们做出更快，更有信息的决定，以加快研究，降低风险和改善护理。那是值得争取的价值主张。