人工智能能够提高医疗诊断的速度和准确性。但是,在利用人工智能的力量来识别X光图像等医疗影像,从而进行诊断和治疗之前,研究人员必须让算法学习究竟要识别哪些内容。对于某些较为罕见的疾病来讲,由于在监督学习环境下能够用来训练AI系统的图像非常稀缺,识别医学图像中的罕见病理成为了一个严峻的挑战。

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医疗健康领域从 2017 下半年起在创投圈的地位有所增加,其获投项目占全行业全部融资数量的比重较前期有了较高幅度的增加,这一趋势也在 2018 年得以持续。

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在近期一项影像诊断的人机大赛中,25名资深医生不敌人工智能,准确率落后约20个百分点。人工智能和医疗专家的关系是替代还是共生?如何科学认知人工智能在医学影像等方面的角色?这里,笔者根据清华大学近期召开的“智慧医学影像2018论坛”中32位医疗AI专家的发言,和读者共同探讨AI在医疗变革中的作用。

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星期一, 09 7月 2018 18:17

试管中诞生了AI神经网络!

来自加州理工学院的钱璐璐教授在 7 月 4 日的 《Nature》 上与其研究生 Kevin Cherry 向我们展示了一个小小的试管中诞生的人工智能。上图为此次发表的论文。

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虽然人工智能的口号喊的响亮,但实际上建立一项由人工智能驱动的服务很难。究竟困难到什么程度呢?一些初创公司在实践中发现,让人类像机器一样工作,要比让机器像人一样工作容易的多,也便宜的多。

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