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【LOL下注网站】人工智能(AI)在科技界、风险投资界、媒体界一直炙手可热,不少有远见的精英人士也多次警告“AI有泡沫,投资要谨慎”。从目前的情况来看,虽然16年可能会有泡沫,但17年会更大,AI不会形成接近90的向下曲线。是的,那就是你看到“奇点”的地方。虽然AI专家会经常提到医疗不会是AI在未来发展中发挥最重要作用的领域,但有时候也不会有人出来公开宣布人工智能不会取代医生等。

但这已经得到医学专家完全一致的认同。“医生给病人看病几千年了,会因为经常出现一两种技术而改变”,这是不会被医学专业人士尊重的。只是很多大辩论和概念明确的类似,都是鸡鸭讲的,不仅仅是基于范畴。一方说“从长远来看,人工智能最终会大量取代医生”,从来没说要多久;对方说“医生短期内很难替代”,有多短会有不同意见。

双方都可以通过一堆证据和理论证明自己极其准确,只是因为时间上明显没有巧合。我们来定义一个时间范围:医学AI在可见的年份里能做什么?你有没有看过《医学人工智能十个方向的应用》等很多文章,列举了1到10个医学人工智能的应用(比如Dr.2文章列举了15个方向1),但还是不理解?让我们以不同的方式自学。根据创新作品和汪华的分类2,首先,感官是指计算机能够感觉和理解,它还包括对图像、声音、语义等数据的识别。

很简单的说,就是我们可以阅读图片,理解文字,解读数据的含义,比如临床图像,检查数据。这里的前提是标注训练数据和结果的关系。

比如某个X线片临床骨折,某个MRI长期,某个病理是良性肿瘤,某个时间点的血糖值偏高。经过大量标注数据的训练,计算机可以自动理解这些数据并得出结论。当数据足够大的时候,计算机识别的准确率不会低于专业人士,后期可以提高。

最近,《自然》发表了谷歌用电脑治疗皮肤病的文章。只要训练了大量的数据,计算机在这种单一数据源的临床(鉴别)中的准确率肯定会比普通医生高很多。目前医学人工智能已经转入应用阶段,大部分是感官的。

总的来说,这是医生本来可以做到的。AI不会更高效,成本更低,但是目标很简单,无法扩展。

第二,决策就是发现规律,解决问题。比如AlphaGo玩Go,就要求识别情况,定下来。医生诊断疾病,要求化疗方案。

看到这里,你一定会想到华生医生。是的,这是沃森的肿瘤学家想要打蜡。从大量案例、指南等。

他可以为目前的患者找到最合适的临床和化疗方案,并为医生提供辅助决策参考。这个过程就跟人脑的思维差不多,从几次经历中找到最好的,只是多了一点电脑记忆的信息。

但是,计算机不能机械地从数据库中查询,也不能进行误解或其他开放性思维。沃森只有“纸质”数据,所以即使IBM花费数十亿年研发,输入的结果在简单的肿瘤临床和化疗方面也极其局限于气馁的医生。最好的评价是“这是沃森获得的最好的医疗方案供医生参考,完全符合我的歧视。

”说来好笑,除了一些罕见案例的警示和一些数据展示,基本都是“同步彩蛋”。_LOL下注网站。

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