深度学习用于处理医疗影像具有很好的准确率和效率，可以在一张影像中快速找到病变位置、标出病变轮廓、识别病变类别。影像数据比较容易通过深度学习来进行特征点的识别，主要是因为影像数据较为标准，并且数据量足够庞大，加上有专业的影像科医生进行标准；通过高质量的训练集训练...

我觉得这类的情况判断。ai只能是给与一个更精确的参考。系统采集到的基础数据有多少。怎样的标准去识别，这些 医学专业的判断可能对于本身就有些模糊。不同的医生可能也会给出不同的建议。所以我觉得人工智能更多的还是作为工具。而不能作为决策。随着基础数据的不断收集...

IBM认知系统在放射性影像有肺结节识别案例，在病理切片有乳腺组织肿瘤扩散识别案例，在非图像的结构化数据上有心电图数据自动识别案例。每种场景诊断率不太一样，同时也取决于数据和标签的质量以及模型的设计和优化。IBM认知系统的解决方案中提供了BlueMind这样一个深度学习管...

深度学习用于处理医疗影像具有很好的准确率和效率，可以在一张影像中快速找到病变位置、标出病变轮廓、识别病变类别。