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AI辅助诊断能否步入日常应用：希望与风险并存
AI技术“能够还原一个早在10年之前关于特定事件的样貌”，利用患者记录中的不同数据整理出结构化概述。它还可以在各种意外的临床状况之下检测出异常：例如一位56岁的女性感到左胸疼痛，没有外伤史，放射科医生竟然漏诊了她的肋骨骨折。与人类放射科医生不同，人类可能会在对复杂病例的诊断达到一定数量之后陷入停滞，诊断能力再无寸进；而AI却可以提炼出一切可能性，而不会因为病理学层面的影响因素而分心。
人工智能加持：乳腺成像的增强与颠覆之路
最近发表在《柳叶刀：肿瘤学》上的一项研究，调查了通过乳房X光片检测乳腺癌的能力，并比较了AI加一名放射科医生同两名具有多年临床经验的资深医生间的诊断差异。
为什么医疗行业的放射科更容易被人工智能颠覆？
在2018年，我们有望看到更多的医疗领域因为量身定制深度学习技术出现革命性的变革，包括病理学和遗传学。在未来的一年里，放射领域将不会是唯一一个受益于人工智能奇迹的领域，但它肯定是首批受益的领域之一。
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