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吴恩达最新科研成果:AI已做好颠覆人类医生的准备了

2017-07-11 11:22
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在生物角度上看毫无生气的计算机算法,于危急中挽救人们性命的那一天已经离我们不远了。

不过前提是医生和病人愿意接受和相信冰冷机器做出的决断。

近来,一组由吴恩达博士带领的斯坦福研究人员开发了一个新的机器学习模型,通过心电图来判断患者是否心律不齐,其效果甚至已经超过了人类专家。

这一可自动作出诊断的新方法对于日常医疗意义重大,帮助人们对甚至可能致死的心律不整症状做出更好的判断,防患于未然。此外,它还能够在医疗资源较为匮乏的区域提供良好的医护服务。

吴恩达博士的新成就,是机器学习正在开始颠覆医疗领域的最新标志。

近年来,科学家们已经发现了通过分析医疗图片,机器学习在治疗诸多疑难杂症中所发挥的宝贵价值,如乳腺癌、皮肤癌和眼科疾病。

“看到人们能这么迅速地转变观念,接受深度学习在某些垂直医疗领域可以做出比专业医师更为准确的诊断的事实时,我感到相当欣慰。”

吴恩达在一封电子邮件中这样说道。此外他还补充到,看到研究人员已经开始开拓医疗AI在除了以心电图为代表的图像数据之外新领域的应用,也十分令人激动。

在今年三月从百度离职后,吴恩达博士已经回到了斯坦福来继续进行自己的学术研究。

斯坦福大学的研究团队训练了一个用来甄别心电图数据中各式各样不规则心跳的机器学习算法。部分心律不齐现象可以导致心脏骤停在内的诸多严重健康问题,但是这些信号通常难以捕捉,病人们不得不连续数周佩戴心电图监测器以确保安全。

重要而坑爹的一点是,由于心律不齐自身的特性,很多时候医术高超的医生也很难在良性和恶性心率不稳中做出判断。

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