2016年 ， Google的研究者Varun Gulshan和他的同事利用深度学习创建了一种能够检测糖尿病视网膜病变和黄斑水肿的算法 ， 它能够通过眼部扫描图像判断患者的视网膜是否发生了病变 ， 辅助医生在有限的医疗条件下进行诊断 。 研究者使用两个独立的数据集进行验证 ， 一个9963例图像 ， 另一个1748例图像 ， 与8名眼科医生诊断结果对比 ， 谷歌的这款算法甚至超过人类医师 ， 该研究发表在2016年11月30日的《美国医学会杂志》期刊上 。

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哈佛医学院贝斯以色列迪康医院（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统 ， 对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率能达到92% ， 与病理学家的分析结合在一起时 ， 它的诊断准确率可以高达99.5% 。
在美国 ， Lung AI和Liver AI陆续获得FDA的批准 ， 用于辅助医生分析肺结节和肝脏损伤 。 ContaCT也获得FDA批准用于分析大脑CT的扫描图像 ， 用以发现与中风相关的信号 ， 如可疑的大血管堵塞 ， 及时通知医生 。
国内 ， 人工智能在医学影像方面也取得了长足进展 ， 已经有多家公司推出多个人工智能软件 ， 可以在肺结节、食管癌等影像诊断中发挥作用 。
人工智能在医疗领域的发展速度已经远远超乎人类的想象 。 这一新技术带给人们兴奋和喜悦 ， 也许在不久的将来 ， 你看到的医院影像学检查报告 ， 就是“人工智能医生”做出的诊断呢！
作者：上海九院核医学科 刘平安
原文刊于《新民晚报》

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