為什么一些學(xué)過醫(yī)的人在寫作上容易有所建樹？
文學(xué)作品來源于生活 ， 學(xué)過醫(yī)的人在現(xiàn)實(shí)生活中 ， 每天都接觸各類階層人物較多 ， 都與紙筆病人打交道 ， 有著豐富的生活經(jīng)歷 ， 為寫作積累了良好的素材 。例如 ， 世界名著《福爾摩斯探案集》的作者是一名外科醫(yī)生 ， 寫這本書是他在上班時(shí) ， 在沒有病人的空余時(shí)間寫成的 ?！案柲λ固介L(zhǎng)"原形是他的教授 ， 一名有名的外科醫(yī)生 ， 他看病善于觀察 ， 他能說出病人的職業(yè) ， 能說對(duì)百分之八九十 。
在中國(guó) ， 為什么人工智能可以在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展起來？
從一個(gè)例子講起 。在剛剛結(jié)束的2017騰訊云 未來峰會(huì)上 ， 馬化騰在題為《云時(shí)代的新趨勢(shì)》的演講中提到 ， 騰云優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室（專注于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用）與廣州的醫(yī)院展開合作 ， 將視覺AI技術(shù)應(yīng)用于檢測(cè)肺癌 ， 目前的初步成績(jī)是查出肺癌的準(zhǔn)確率達(dá)到63% ， 排除肺癌的準(zhǔn)確率達(dá)到78% ， 超過了普通醫(yī)生的平均水平 。所以放射科的醫(yī)生有可能是面臨人工智能浪潮沖擊的首批醫(yī)生 ， 在未來的5 - 10年 ， 存在著不小的失業(yè)風(fēng)險(xiǎn) 。
可以說這樣的例子并不少 ， 這也從側(cè)面說明了人工智能在中國(guó)的醫(yī)療領(lǐng)域確實(shí)有很大的發(fā)展空間 。為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況？原因有兩個(gè) ， 一個(gè)是中國(guó)自身醫(yī)療狀況的處境 ， 另一個(gè)是人工智能、尤其是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展 。中國(guó)人口基數(shù)大 ， 相應(yīng)病患就會(huì)多；同時(shí) ， 醫(yī)生數(shù)量匱乏 ， 這樣攤到每個(gè)醫(yī)生身上的病號(hào)很大 ， 造成診斷質(zhì)量下降 ， 所以國(guó)內(nèi)一直存在著嚴(yán)重的醫(yī)患矛盾 ， 需要先進(jìn)的技術(shù)來緩解醫(yī)生與病患數(shù)量不成比例的問題 。
自2012年以來 ， 隨著深度學(xué)習(xí)的爆發(fā) ， 人工智能再次迎來春天 。一方面醫(yī)療行業(yè)有著大量的數(shù)據(jù)積累 ， 一方面有監(jiān)督學(xué)習(xí)的強(qiáng)大技術(shù) ， 兩者的集合使得機(jī)器診斷肺癌的能力不斷提升 ， 并趕超或超過人類 。同時(shí)機(jī)器又沒有人類的缺點(diǎn) ， 性能魯棒且不需要restart ， 省去了醫(yī)療人才培養(yǎng)的成本與時(shí)間 。人工智能在肺癌診斷方面的發(fā)展非?？?。
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