一区二区91美女张开腿让人桶_日韩精品网站_欧美午夜影院_女人黄色一级片_久久精品在线免费视频_成人3d动漫一区二区三区91_欧美激情一区二区三区高清视频_欧美日本乱大交xxxxx_美女免费视频一区二区_av中文字幕免费

  • 中國臺灣網移動版

    中國臺灣網移動版

【中國那些事兒】中國AI系統診斷準確度媲美兒科醫生 研究成果登上國際頂級期刊

2019-02-14 15:14:00
來源:中國日報網
字號

 

  中國日報網2月14日電 近年來,中國人工智能(AI)研究成果從實驗室走向越來越多的應用場景,特別是在醫學診斷領域表現十分搶眼。不過,人工智能診斷工具的應用一般還局限于相對標準化的靜態圖像數據。但中國的一項新研究發現,人工智能系統在診斷常見的兒童疾病方面比一些醫生做得更好。在這項最新科研成果中,人工智能在識別影像的基礎上,通過自動學習病歷文本數據中的診斷邏輯,逐步具備了一定的病情分析推理能力,能更進一步讀懂、分析復雜的病例,這意味著人工智能或將能像醫生一樣“思考”。

  據美國石英雜志網站(QUARTZ)2月13日報道,國際知名醫學科研期刊《自然·醫學》(《Nature Medicine》)2月11日刊發了《使用人工智能評估和準確診斷兒科疾病》(Evaluation and accurate diagnoses of pediatric diseases using artificial intelligence)一文,這是中國在醫學診斷中應用人工智能的最新研究成果之一,也是全球首次在頂級醫學雜志發表有關自然語言處理(NLP)技術基于中文文本型電子病歷(EMR)做臨床智能診斷的研究成果。

  由廣州市婦女兒童醫療中心夏慧敏教授、加州大學圣地亞哥分校張康教授等專家領銜的醫療數據智能化應用團隊聯合人工智能研究和轉化機構,研發出了“輔診熊”人工智能診斷平臺。該平臺通過自動學習從來自56.7萬名兒童患者的136萬份高質量電子文本病歷中“學會”了醫生的診斷邏輯,并將其應用于診斷多種兒科常見疾病,準確度與經驗豐富的兒科醫師相當。

  研究人員發現,這個人工智能診斷系統對兩類重要疾病的診斷結果尤其出色:一類是流感和手足口病等常見疾病,另一類是急性哮喘發作和腦膜炎等嚴重或有生命危險的疾病。

  在某些情況下,該系統能夠以90%到95%的準確率診斷疾病。在所有類別中,人工智能模型的診斷準確率均未低于79%,高于一組初級醫師,但低于另一組。不過,高級醫生總體上比人工智能系統做得更好。

  文章稱,越來越多的研究證明人工智能在診斷方面的好處,這項研究更是錦上添花。例如,去年10月發表的一項同樣來自中國的研究顯示,借助人工智能算法準確預測了88%處于植物人狀態的患者是否會醒來。

  去年,在北京舉行的一場競賽中,人工智能系統在準確診斷腦腫瘤方面擊敗了醫生,顯示了人工智能在基于圖像的診斷中的作用。然而,值得注意的是,人工智能更有可能成為醫生有用的診斷工具,而不是在短時間內完全取代他們的判斷。

  石英網的這篇文章認為,人工智能在疾病診斷領域的應用研究大多來自中國,不足為奇。中國在人工智能研究方面投入了大量資金,自2007年以來,中國的人工智能論文數量增長了400%。利用這項技術來促進醫療保健特別重要,因為中國希望在農村和城市實現醫療保健的標準化,解決人口老齡化問題,提高醫療保健系統的效率。

  對于人工智能輔助診斷系統的未來,夏慧敏教授接受新華社采訪時表示:“這項研究,將會成為AI技術在醫療中實施應用的重要里程碑。其最大的貢獻在于,AI不僅僅能夠‘看圖’,而且能夠‘識字’,能像人類一樣讀懂文本中蘊藏的疾病信息。但須要清醒認識到,我們仍有很多基礎性工作要做扎實,比如高質量數據的集成便是一個長期的過程,因為大數據的收集和分析需要算法工程師、臨床醫生、流行病學專家等在內的多領域專家通力合作。此外,人工智能學習了海量數據后,其診斷結果的準確性仍然需要更大范圍的數據對其進行驗證和比對!

  (編輯:齊磊 劉世東)

[責任編輯:楊永青]
亚洲成人午夜在线| 福利视频久久| 亚洲一区二区三区加勒比| 亚洲欧洲在线一区| 欧美高清性xxxxhd| 日韩国产美国| 久久久久久九九| 精品一区二区不卡| 亚洲不卡一卡2卡三卡4卡5卡精品| 97人人干人人| 日本a级片久久久| 日本一区二区精品视频| 少妇精品久久久久久久久久| 国产精品v欧美精品v日韩精品| 国产精品日韩高清| 欧美日韩喷水| 日本在线观看一区二区三区| 在线电影看在线一区二区三区| 国产精品制服诱惑| 99蜜桃在线观看免费视频网站| 久久人人97超碰人人澡爱香蕉| 99热在线国产| 亚洲一区三区视频在线观看| 国产精品福利视频| 在线码字幕一区| 一区二区欧美日韩| 日本在线观看一区二区| 久久久婷婷一区二区三区不卡| 麻豆久久久9性大片| 久久riav| 国外成人免费视频| 久久久综合香蕉尹人综合网| 视频一区三区| 日韩精品一区二区三区外面 | 免费国产一区二区| 久久er99热精品一区二区三区 | 欧美精品一区二区视频| 日本午夜精品电影| 亚洲精品中文字幕在线| 中文字幕在线观看一区二区三区| 亚洲三区在线观看| 亚洲欧洲一区二区福利| 成人免费观看网站| 久久综合九色99| 亚洲欧美99| 国产精品视频免费观看| 欧美日韩亚洲一区二区三区在线观看 | 亚洲欧美日韩精品综合在线观看| 久久精品国产精品国产精品污 | 国产精品久久九九| 国产精品一区二区免费| 国语精品中文字幕| 欧美在线播放一区| 欧美精品亚洲| 亚洲欧美日韩精品综合在线观看| 国产精品伊人日日| 亚洲一区综合| 91在线看网站| 中文字幕日韩一区二区三区| 国产欧美日韩一区| 久久国产一区二区| 久久99精品国产99久久| 欧美性大战久久久久| 国产a一区二区| 成人91免费视频| 91成人免费视频| 91免费观看| 99re在线观看视频| 亚洲精品成人久久久998| 超碰97人人在线| 视频在线99re| 国产欧美日韩一区| 古典武侠综合av第一页| 国产成人免费电影| 中文字幕免费在线不卡| 久久久av水蜜桃| 精品国产乱码久久久久| 国产精品日韩欧美一区二区| 亚洲精品乱码久久久久久蜜桃91| 3d精品h动漫啪啪一区二区| 亚洲高清视频在线观看| 亚洲日本无吗高清不卡| 一区二区三区四区欧美| aaa级精品久久久国产片| 97在线资源站| 五月天亚洲综合小说网| 99在线视频播放| 一区精品在线| 影音先锋欧美资源| 日韩亚洲欧美精品| 鲁丝一区二区三区免费| 欧美精品亚洲精品| 欧美日韩免费高清| 欧美日韩中文国产一区发布 | 肥熟一91porny丨九色丨| 国产精品视频一区二区三区经| 粉嫩av免费一区二区三区| 成人在线观看av| 在线观看成人av电影| 正义之心1992免费观看全集完整版| 免费h精品视频在线播放| 日本不卡久久| 久久精品国产精品青草色艺| 九九九九精品九九九九| 国产不卡一区二区在线观看| 亚洲一区尤物| 日韩一区二区电影在线观看| 91九色极品视频| 国产伦精品一区| 亚洲欧美国产精品桃花| 国产一区福利视频| 欧美日韩国产一二| 国产成人精品免费视频大全最热| 精品亚洲第一| 麻豆一区区三区四区产品精品蜜桃| 在线观看日韩羞羞视频| 超碰97在线人人| 伊人久久大香线蕉成人综合网| 日韩福利二区| 97se亚洲综合在线| 99久久久精品免费观看国产| 一区二区日本| 欧美日韩一区二区三区免费| 欧美午夜精品久久久久免费视| 久久久久久久久久久久久久久久av | 97人人模人人爽视频一区二区 | 久久66热这里只有精品| 久久精品国产美女| 欧美少妇一区| 91在线看网站| 午夜精品一区二区在线观看| 精品国产乱码久久久久久久软件| 91久久大香伊蕉在人线| av色综合网| 日本一区视频在线观看| 国产中文一区二区| 欧美日韩三区四区| 国产亚洲精品久久飘花| 成人动漫在线视频| 日本一区免费观看| 中文字幕免费在线不卡| 中文字幕精品—区二区日日骚| 不卡一区二区三区视频| 视频在线观看成人| 国产精品精品软件视频| 999久久久| 色之综合天天综合色天天棕色 | 欧美日韩一区综合| 欧美性色黄大片人与善| 日韩美女一区| 国产高清在线一区二区| 99中文字幕| 精品网站在线看| 国产精品我不卡| 亚洲在线视频一区二区| 色99中文字幕| 在线视频亚洲自拍| 日韩精品极品视频在线观看免费| 亚洲成人a**址| 亚洲最大免费| 91成人免费在线观看| 亚洲精品一区二区三区av| 久久国产精品 国产精品| 国产精品av一区| 日韩av在线一区二区三区| 伊人久久av导航| 欧美日韩一区二区视频在线| 欧美日韩免费精品| 色姑娘综合网| 欧美日韩精品一区| 视频一区二区综合| 少妇精品久久久久久久久久| 国产三区精品| 国产一区免费在线| 欧美黑人3p| 精品日本一区二区三区| 国产在线精品一区| 午夜视频久久久| 欧美第一黄网| 国产精品区一区二区三含羞草| 成人自拍偷拍| 99re国产视频| 久久国产精品一区二区三区| 欧美黄色直播| 国产一区二区三区四区五区加勒比 | 奇米影视首页 狠狠色丁香婷婷久久综合 | 日韩亚洲视频在线| 精品国产第一页| 蜜桃传媒视频麻豆第一区免费观看 | 秋霞在线观看一区二区三区| av蓝导航精品导航| 国产精品久久久久久久久久久久午夜片 | 欧美一区二区三区四区五区六区| 中文字幕中文字幕在线中心一区| 亚洲精品在线免费看| 欧美日韩精品综合| 91久色国产| 97se国产在线视频| 鬼打鬼之黄金道士1992林正英| 亚洲二区自拍|