登上Cell封面的AI医疗影像诊断

机器之心原创

作者：李泽南

人工智能（AI）有可能通过帮助人类医疗专家进行高难度分类、快速分析大量医疗图像的方式彻底改变疾病的诊断和治疗流程。近日，由加州大学圣地亚哥分校张康教授等人提出的深度学习诊断方式让我们提前看到了未来。

年2月22日出版的《Cll》封面文章介绍了由加州大学圣地亚哥分校（UnivrsityofCalifornia,SanDigo）张康教授主导的研究成果：一种基于迁移学习，能够精确诊断致盲性视网膜疾病与肺炎的人工智能工具。该方法的表现与专业医生能力相当，并可以在30秒内确定患者是否应接受治疗，准确度高达95％以上；在区分病毒性肺炎和细菌性肺炎上，新方法的准确率也超过了90％。同时，该研究也通过显示神经网络激活区域的方法向人们提供了机器诊断的可解释性。作为中国学者主导的又一项重要研究，该文章发表以后受到了人们的广泛







































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