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人类医生在诊断疾病上被
AI碾压？情况可能没有那么理想
……本文经AI新媒体量子位（公众号
ID: QbitAI
）授权转载，转载请联系出处
诊断心血管疾病通用的方式是，评估就诊者的超声心动图。最近，在一场心脏图像
的分类比赛上，加州大学旧金山分校
(UCSF)
的研究人员培育的
AI以91.7%-97.8%
的准确率完胜人类心血管医师（
70.2%-83.5%
）。AI在疾病诊断上已经全面超越人类老医
生了吗？实际情况或许并不是那样
AI：叫我识图小公主
耀眼的成绩背后，是
AI夜以继日的高强度训练。
UCSF
医学院的助理教授
Rima
Arnaout
(也是一位心血管医生
)和实验室的小伙伴
们，利用学校医疗中心
2000
年至2017
年之间267位随机患者
(20-96
岁)的超声心动
图，建起了卷积神经网络
(CNN)
，并按照不同视角把
223,000
多张图像分成
15类。在那之后，团队用超过
180,000
张图像来训练
AI对超声心动图中截取的图像进行分
类，每张图片的大小在
60-80
像素。而这场比赛，自然也是以
AI熟悉的训练 ...