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其中最大热点便是医疗影像，各大公司都有这方面的产品。阮思澄的“眼疾诊断”便属此类，邵君理的“肠-道肿瘤筛查”“胃部肿瘤筛查”还有“乳腺肿瘤筛查”也都是。它包含着图像识别、深度学习这些技术，可以用来识别、标注患者病灶……

    在2006年出现“多层神经网络”以前，一台机器是没办法辨认出来一张图片里面究竟有没有猫的。即使用命令说“猫长这样这样”，它也不行。然而现在，机器可以自己学习。人给机器几万张图，说“这是猫”，再给机器几万张图，说“这不是猫”，机器便能通过卷积、池化，一层一层学会辨别，比如，放大局部，通过色差找到边缘，第二层用边缘组合勾勒出来器官、纹路……第三层看全身颜色，第四层看整体形状……最后给它新的图片，它便会计算：这是猫的几率为……

    这部分的前景巨大。用最火的“肺部影像”举例来说，在目前中国的大医院，放射科的医生每天需要接待上百患者，每个患者又会产生上百影像，也就是说，一个医生每天需要仔细几万个ct，非常疲惫，看得出看不出全靠一双眼睛。而且，现在每年阅片量和放射医生的增长分别是30%和4%。如果机器能帮看片、识别肺炎肺癌以及其他疾病，无疑是个好的消息。如今，“肺部影像”的准确率以及速度已经远远超过医生。

    而第二热点是辅助诊疗。ai学习医疗知识、模仿医生思维，给出可靠诊断以及治疗方案。其中ibm watson最为有名，可以诊断多种癌症，甚至曾经纠正被医生误诊的罕见