第四課：人工智能如何助力醫(yī)療發(fā)展？
小欣：這節(jié)課，吉朋松老師會為我們講解人工智能如何助力于醫(yī)療發(fā)展。
吉朋松：多年前就被IBM這樣的公司關(guān)注，去年開始進行合作，我們在智能醫(yī)療方面也獲得了很大的進步。
專家時間很寶貴，我們把前后分開。分開后每位受檢對象會產(chǎn)生五萬張的數(shù)據(jù)要去分析是要花大量時間的。所以我們?nèi)斯ぶ悄艿牡谝粋€應(yīng)用是通過機器的識別來代替專家閱片的工作。目前，五萬張照片的識別我們大概在90秒左右就可以做完。接著再由專家做最終的診斷和確認，確保結(jié)果是經(jīng)過雙保險審核的，既節(jié)省了專家的時間又確保了準確性。
第二個應(yīng)用。在前端操作醫(yī)生檢查方面，我們也可以用人工智能來輔助。每一幅圖片可以在拍攝過程當(dāng)中，實時的對消化道懷疑有病灶的部分進行識別，
第三應(yīng)用時個性化建議。根據(jù)受檢對象數(shù)據(jù)的分析，人工智能可以對未來消化道疾病的防控提供一些建議。
過去傳統(tǒng)內(nèi)鏡我們沒有辦法去證明大夫是否做了完整的檢查。而我們現(xiàn)在要求的報告首先要完整，不管六大解剖結(jié)構(gòu)的某個部位有沒有病灶，都必須把圖片獲取全了然后再由后臺去做診斷。
緊接著第二步，不管是由機器挑選出來的還是人工挑選出來的，將可能懷疑有病灶的部分挑選出來由專家去做診斷。這兩個步驟擱在一起是一個完整報告，在過去我們是沒有見到過的保證它的質(zhì)量。
小欣：下節(jié)課，吉朋松老師會為我們講解膠囊機器人如何促進不同醫(yī)療學(xué)科之間的交流。
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