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→ ice80712: 阿法狗可以自我比賽增強學習 醫療? 11/06 13:54 推 j0958322080: 醫療也可以啊,樓上這樣問一看就知道不懂演算法 認真回覆一下。 阿法狗可以自我比賽不斷產生數據,再透過強化學習, 於是模型愈來愈厲害。 醫療怎麼用強化學習? 光是數據就不夠了,要怎麼自我產生數據? 到底誰不懂演算法? ※ 引述《zxcvxx (zxcvxx)》之銘言: : 人工智慧視覺應用於醫療保健 : http://bit.ly/2OcOpuE : 勤業眾信(Deloitte)與經濟學人研究指出,全球醫療保健(Healthcare)支出規模估計在 : 2020年應該可達到8兆7千3百億美金,而InkWood Research評估2016年以人工智慧(AI)技 : 術應用在醫療保健中產業規模約12億美金。 : 在醫療場域中,病理檢驗專科醫師每天分析各種影像與整合判斷,例如: : 分類任務:從MRI腦部掃描影像判斷是否為出血性中風? : 辨識定位:超音波影像中腎臟在哪裡? : 掃描偵測:肺部CT掃描影像中所有的腫瘤? : 圈選區塊:肺腫瘤患者是否應該進行手術,如果是,切除範圍應該是多少? : 在單純面對影像辨識時,醫師像挑戰「威利在哪裡」(Where's Wally?),在大片影像中找 : 出特定形體。 : 人工智慧下的分支領域:深度學習(deep learning),發展在1980年代遭遇瓶頸,直到 : 2012年多倫多大學AlexNet的深度網路結構獲得重大突破後,影像辨識技術逐漸成熟, : 2018年Google DeepMind以更優化網絡,與英國眼科醫院合作標註上萬份視網膜掃描影像 : 中的病變區,訓練的AI能正確辨識青光眼等疾病,早期測試錯誤率低於人類醫師,排定計 : 畫用於臨床治療。在醫療場域累積大量影像與AI視覺技術進步下,兩者結合成近年熱門研 : 究主題。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.173.38 ※ 文章網址: https://webptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1541516925.A.CF1.html

推文 (15)

Jyery 11/06 23:38
ap954212 11/07 00:10
gilingking 他可能只聽過阿法狗啦~就覺得任何問題都能用同一套模 11/07 00:26
gilingking 型解決 11/07 00:26
hsnuyi AI+生醫工程創造新的病毒 派T1000出去讓人類感染 再讓他們 11/07 01:10
hsnuyi 來看病 11/07 01:10
hsnuyi 最近某些醫生可是努力的為這些"AI"標記病灶呢 呵呵 跟M想 11/07 01:15
hsnuyi 用CNN找clock tree長歪的地方有八成像 11/07 01:15
blackrays 內文哪裡提到強化學習? 11/07 01:16
blackrays 只有強化學習能做? 11/07 01:16
blackrays 還是你只聽過阿發狗 11/07 01:16
j0958322080 11/07 09:29
frank770504 我看了一下原文 原po是要戰 yy結果被樓下的嗆,所以 11/07 11:59
frank770504 地發一篇好好的戰… 11/07 11:59
xsoho 其實推文就可以 11/07 13:40
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