人工智能改善医疗资源不足：机器学习技术将帮助医生诊断
医疗资源和日益增长的医疗需求一直存在着矛盾。在一些贫穷地区，由于缺少高质量的医疗服务，重大疾病和癌症不能及时确诊，往往导致病人因得不到合适的治疗而死亡。 不过，借助人工智能的深度学习算法，这样的情况在未来会得到改善。在中国就有一家名为推想科技的公司，正在使用机器学习和计算机视觉来帮助医生诊断肺癌。 “我们合格的医生数量不够，因此一个医生每天必须服务许多病人。对于病人来说，他们接受的护理质量存在个体差异。”推想科技CEO陈宽说。 这种情况在放射科尤为严重。有公开资料显示，目前，中国放射科医师大概有八万多名，每年诊断14．4亿影像，阅片量每年约增长30％，而放射科医生只增长4％。陈宽的姑姑就是受此影响的患者之一。在四川绵阳，她未能及时确诊肺癌，没能得到适当和及时的治疗。 在成立推想科技之前，陈宽是美国芝加哥大学经济学和政治学博士。在美国读书期间，陈宽和他的朋友们接触到了人工智能，尤其是深度学习。他们在2012年视觉识别竞赛（ImageNetILSVRC）中拿到了冠军。 2014年，陈宽回到中国，在深入了解医疗行业之后，他看到了基层医院在优质医疗资源上的短缺，也看到了大医院在普通病诊断上的资...
