AI医疗识图准确率超过人类

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  医学一直以来是AI的一个重点研究领域,最近加州大学旧金山分校的研究人员设计出了一个AI,在心脏图像的分类比赛上,超过了参赛的人类心血管医师。
  医生通常通过评估患者的超声心动图影像来诊断心血管疾病。科学家们让人类和AI同时把12段影像中提取的图片归入15个类别中。AI的正确率在91.7%~97.8%,而人类的正确率在70.2%~83.5%。
  这个AI项目的主要负責人是加州大学旧金山分校的助理教授Rima Arnaout,他也是一位心血管医生,他和团队成员利用学校医疗中心2000年至2017年之间267位20~96岁的随机患者的超声心动图,建起了卷积神经网络,并按照不同视角把22万多张图像分成15类。
  在那之后,团队用了超过18万张图像来训练AI对超声心动图中截取的图像进行分类,每张图片的大小在60~80像素。
  不可否认,在单一项目上,AI具有优势,但在更加复杂的项目上,AI还是达不到人类综合诊断的水平,AI医疗应用发展的趋势是辅助人类诊断,做不到替代。
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