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文 | 十四

说到人工智能深度学习，也许你会首先想到谷歌萌萌的猫脸识别软件。谷歌利用DeepMind的深度学习算法，编写了上百万套程序，才成功的让计算机将喵星人的脸与其他生物区分开来。

显然，深度学习这种一听就很高大上的算法可以做的更多。最近，澳大利亚的数据科学家兼企业家Jeremy Howard用深度学习算法实现了计算机的医疗诊断功能。

人工智能怎么看病？

目前，Howard的公司Enlitic已经宣布与澳大利亚国会保健部（Capitol Health Limited）合作，通过观察患者的X光片来帮助放射科医生诊断疾病，显示相关研究结果、进行测量、标注医疗影像中的关键部位、显示类似病例等。。

首先，Enlitic会检查医生们提交的每一份文件，以确保图像与技术人员的分析结论匹配。举个栗子，医生失误标记生病的是左膝盖，而事实上是右膝盖，那么Enlitic就能检查出来异常，从而提醒医生。

同时，Enlitic可以检查病患身体各个部位病变情况，并据此对病患需要接受诊治的情况标记优先级。如果它发现一个动脉瘤，那就马上把诊断图发给心血管放射科医生。如果你的肺部有一个结石，那么Enlitic就会在X射线图肺部的位置分配一个高优先状态。

当然，如果Enlitic并没有在X光片中发现什么值得注意的毛病，就会把这个病例标记为低优先级。这样，放射科医生就能根据病例病况的紧急情况分批进行诊断治疗，帮助提高医疗效率。

深度学习算法将是下一个风口

据悉，Capitol Health刚刚给Enlitic投了1000万美刀。截至目前，Entlic总共筹资1500万美元（包括去年宣布的200万美元种子轮融资）。Enlitic只是深度学习最新的一种医疗运用。事实上，这种有趣的算法已经为科技界各方各面带来新的启发。

Facebook正在使用深度学习算法来为盲人描述照片。Yelp最近也通过深度学习给出一个勾选餐厅菜单的功能。类似的技术运用还用于微软的Skype翻译。

而医疗领域，IBM的沃森正为Sloan-Kettering癌症中心提供研究支持，并给出食谱和运动建议。软件Bright.md则帮助医生们进行更合理的日程安排。不过，目前所有深度学习在医疗的实际应用之中，Enlitic似乎是规模最大的单子。

就像世界经济论坛的报告所指出的那样，如果政府没有突然宣布对相关人才的大力培养，那么，尤其是在发展中国家，放射科等医疗界人才，或者深度学习尚未涉及的其他各行各业高尖人才，将会相当短缺。

也许将来，人工智能将是这一难题的正确解法。

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