热病是牵涉到在指甲和指甲另设骨髓病症的总称。指甲是人体最大的骨髓，热病的种类不但繁多，多种肌肉组织牵涉到的病症也可以在毛发有乏善可陈。身体出现关键问题通常会在毛发有乏善可陈，指甲炎平时最少见的是平时最少见的指甲病症。
得病原因多，病因不明，病种复杂，但是热病并没有受到应有的容忍，只有极少数的病因很明确，许多病变认为热病不要紧，到热病病房就诊一次后，自觉性病病变较前好转便暂时复诊，所致治疗法不能连续，病情恶化反罹患作。
甚至，很多前列腺癌性病症都能够影响生命健康，比如恶性黑色素瘤，恶性黑素瘤是由指甲和其他骨髓黑素细胞显现出的。指甲黑素瘤乏善可陈为色素性皮损在数月或数年之中牵涉到明显扭转。虽其得病率很低，但其恶性度更高，转移牵涉到早，致死率更高，黑色素瘤在更早推断出条件下的五年存活率至少99%，而更早推断出的存活率则仅为约14%，因此更早诊断、更早治疗法很重要。我们不该开始重视指甲病症，它不仅仅关于我们的外表，甚至和我们的生命安全息息相关。
机器学习比对少见热病
全因之心有心都有，因此很多人都想各种办法让自己的指甲样子更好，比如说各种肥皂遮盖指甲炎性病症，比如有些人去诊所等，但是一方面又不重视热病带来的不确定，机器学习的出现可以让这一切牵涉到变化。
自从机器学习的概念诞生，专业人士们在图像应用的研究了数十年，直到20世纪90八十年代，Yann LeCun等人发表论文，确立了微分神经网络（CNN）的现代结构，2012年Hinton在ImageNet之中首次运用于深CNN获得了比第二名更高出10% top5准确率，这标志着机器学习在图像比对应用的成熟。
机器学习在图像比对应用的突破，意味着用机器人替**命比对图像从未暂时是梦，在整整的几年之中，图像比对技术不断完善，如今在某些应用的图像比对上从未达致甚至即使如此生命，牙医是一个很并不需要经验的零售业，但是现实之中医患比例过很低，让牙医和病变都饱受煎熬。
2014年另设病房指甲性病学分会“基层大讲堂”巡礼上公示，我国迄今有2.2万名妇科牙医，最少每6万人均收入才有1名妇科牙医，在北部和比较发达地区，每10万人均收入才有1名妇科牙医，妇科人才十分困乏。
将机器学习技术的发展到妇科，似乎从未刻不容缓，通过大量牙医标记的影像数据资料可以体能训练出精细的皮病比对诊断模型，比如医护应用机器学习的团队Airdoc在非典型的比对和这两项上从未和妇科牙医程度比较。
机器学习比对前列腺癌
热病种类繁多，外科上少见的热病就有二百多种，不少见的前列腺癌性病症和病症对于很多牙医也是一种考验，前列腺癌是最为少见的生命恶性之一。每年约有350万加拿大人前列腺癌，而纽西兰的得病率较很低。试想一下，如果有一个技术的发展可以辅助牙医诊断前列腺癌性病症，并且诊断精度和妇科牙医程度比较，可以起到多么重大的作用。
斯坦福大学机器学习实验室副教授Sebastian Thrun认为通过机器学习的新方法可以比对前列腺癌，于是搭建了一套深学习演算法，再一收集了近13万张与热病变相关的图像来“体能训练”机器学习演算法，再一体能训练出的模型，在准确性上和生命指甲牙医相似，该演算法模型与21名妇科牙医进行前列腺癌比对结果对比，两者的乏善可陈基本上处在同一程度上。同时在国内， Airdoc开发计划的演算法，可以检测出前列腺癌的种类和的测试，适时牙医快速完成筛查和的测试。
热病饮食习惯卫生
饮食习惯卫生是热病病者最基本上、最重要的卫生预防措施。“病者饮食习惯 ,藉以滋养胃气 ,宜为药力 ,故饮食习惯得宜是为药饵之功 ,失宜则反与药饵为仇 。”热病病者 ,若饮食习惯不当 ,易致病情恶化罹患、加重或肥胖症。
通过机器学习可以对住院热病病者的饮食习惯卫生实施情况进行深入研究 ,宗旨找出其共性关键问题 ,冒险应付预防措施 ,为外科卫生社会活动包括指导 ,为大大提更高热病的治愈率和减低罹患起务实作用。此外，通过机器学习图像比对的新方法可以自动深入研究食物之中的食物化学物质，Airdoc曾经开发计划过一款技术的发展，可以拍照比对我们平时吃的佳肴，并且自动深入研究食物之中的食物化学物质，从而为病变包括饮食习惯建议。机器学习将会是热病病变的所有者牙医，随时包括最佳饮食习惯方案。
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