病人去一个集中的采集中心，由护工集中采集各种生理指标（血液，尿液，温度，照片，等等）。数据输入到大型的深度学习模型，就可以找到匹配病症，给出治疗方案。其实一个有经验的医生，做得不也就是根据生理指标，然后脑力搜索与症状匹配的病例？这个精度和效率其实都赶不上机器学习。
不要说医疗，就连药物开发，现在也开始用人工智能。我有朋友在用深度学习做靶向药物的开发，以前要一个一个个基因序列去猜去试，现在用模型软件simulate，一个研发疗程以前要半年，现在2个小时搞定。
但是美国医学界在拼命抵制这些方面的应用，也是可以理解，因为这意味着这些医生的失业。
侧重于疑难杂症和手术操作型业务。
到这一天还早着呢。
人驾的车祸天天那么多，自驾的死个人要上国际新闻。
国内大数据步子很大，而且国内医疗行业规模化比较大，不像美国有许多家庭小作坊式的诊所。
再把他们的practice变成程序，可信度就更不要说了。
这些年花在image 上的钱海了去。真正care的钱还是有限
人的认识不能达到100%的时候，机器当然不能。所谓机器不会出错，是机器不会不按人指定的方式给出结果而已。
多年前读过一篇报道，因为计算机程序的错误（人的错误），癌症病人接受放疗时被特大计量的射线伤害，癌症加射线，到了根本无法可救的地步，而且死的极度痛苦。
对机器盲目的信任其实就等于对制造机器的人的盲目信任。
象那种什么镜像人，器官跟人家长不一个位置的上的就自求多福
另外，程序化的机器跟我说的机器学习是两码事哦
就目前的技术和数据来说，准确度不够
病人去一个集中的采集中心，由护工集中采集各种生理指标（血液，尿液，温度，照片，等等）。数据输入到大型的深度学习模型，就可以找到匹配病症，给出治疗方案。其实一个有经验的医生，做得不也就是根据生理指标，然后脑力搜索与症状匹配的病例？这个精度和效率其实都赶不上机器学习。
不要说医疗，就连药物开发，现在也开始用人工智能。我有朋友在用深度学习做靶向药物的开发，以前要一个一个个基因序列去猜去试，现在用模型软件simulate，一个研发疗程以前要半年，现在2个小时搞定。
但是美国医学界在拼命抵制这些方面的应用，也是可以理解，因为这意味着这些医生的失业。
侧重于疑难杂症和手术操作型业务。
到这一天还早着呢。
人驾的车祸天天那么多，自驾的死个人要上国际新闻。
国内大数据步子很大，而且国内医疗行业规模化比较大，不像美国有许多家庭小作坊式的诊所。
再把他们的practice变成程序，可信度就更不要说了。
这些年花在image 上的钱海了去。真正care的钱还是有限
人的认识不能达到100%的时候，机器当然不能。所谓机器不会出错，是机器不会不按人指定的方式给出结果而已。
多年前读过一篇报道，因为计算机程序的错误（人的错误），癌症病人接受放疗时被特大计量的射线伤害，癌症加射线，到了根本无法可救的地步，而且死的极度痛苦。
对机器盲目的信任其实就等于对制造机器的人的盲目信任。
象那种什么镜像人，器官跟人家长不一个位置的上的就自求多福
另外，程序化的机器跟我说的机器学习是两码事哦
就目前的技术和数据来说，准确度不够