人工智能識(shí)別肺癌的準(zhǔn)確率如何？與此同時(shí)人工智能一直滲入到我們生活的方方面面，我們現(xiàn)在開始看見計(jì)算機(jī)系統(tǒng)確診各種疾病的能力得到了一些重大進(jìn)展?？茖W(xué)家最參與的領(lǐng)域之一是早期癌癥篩查，我們也看見機(jī)器學(xué)習(xí)算法

人工智能識(shí)別肺癌的準(zhǔn)確率如何？

與此同時(shí)人工智能一直滲入到我們生活的方方面面，我們現(xiàn)在開始看見計(jì)算機(jī)系統(tǒng)確診各種疾病的能力得到了一些重大進(jìn)展?？茖W(xué)家最參與的領(lǐng)域之一是早期癌癥篩查，我們也看見機(jī)器學(xué)習(xí)算法能識(shí)別乳腺癌等癌癥。

現(xiàn)在，充斥達(dá)特茅斯學(xué)院諾里斯科頓癌癥中心的研究人員正式開發(fā)一種深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也可以無法識(shí)別組織載玻片上的肺癌，其準(zhǔn)確性與人類病理學(xué)家相相匹敵。

“我們的研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)是可以在具有挑戰(zhàn)圖像分類任務(wù)中實(shí)現(xiàn)程序集高性能，并有可能下一界肺癌管理的資產(chǎn)，”該研究的第一作者SaeedHassanpour在一份聲明中表示?！拔覀兿到y(tǒng)的臨床可以實(shí)行將還能夠好處病理學(xué)家準(zhǔn)分類肺癌亞型，這對(duì)于預(yù)后和治療十分有利?！?/p>

該研究先發(fā)表在《 科學(xué)報(bào)告》上，執(zhí)著于一種稱為腺癌的較常見肺癌。該團(tuán)隊(duì)在幻燈片圖像中對(duì)數(shù)百個(gè)癌癥示例并且了AI培訓(xùn)，后再根據(jù)143個(gè)另的幻燈片圖像測(cè)試了算法，以了解網(wǎng)絡(luò)在真實(shí)場(chǎng)景中的準(zhǔn)確程度。

將這些結(jié)果與人類病理學(xué)家的判斷接受了比較好，但是AI總體上相當(dāng)準(zhǔn)確，證明大概與人類專家一般在識(shí)別載玻片中的癌癥方面同樣能熟練。

研究人員給出，假如他們的系統(tǒng)是可以在現(xiàn)實(shí)就是現(xiàn)實(shí)世界的測(cè)試中得到驗(yàn)證，這樣這可能會(huì)被其他證明是必須飛速明確診斷的醫(yī)生和其他醫(yī)療專業(yè)人員的即將到手工具。

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢(shì)？要唯一弄清楚這個(gè)問題根本方法搞清楚支撐人工智能發(fā)展的最核心技術(shù)是什么，答案很簡(jiǎn)

一是算法，二是算力，三是數(shù)據(jù)，四是網(wǎng)絡(luò)，分別弄清楚這幾大制約因素發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢(shì)樓主提的問題總有辦法解決！

算法方面熱門以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)得到了實(shí)質(zhì)強(qiáng)行突破，新算法稱出不窮，未來可期！

算力方面，與此同時(shí)gpu和云計(jì)算云存儲(chǔ)技術(shù)的快速發(fā)展，摩爾定律被打破已成事實(shí)，道路神圣

網(wǎng)絡(luò)方面，5g未來必定一網(wǎng)究竟有沒有的趨勢(shì)日趨內(nèi)容明確，也沒有太大問題

那真沒有問題嗎？非也

問題就出現(xiàn)在堪稱人工智能養(yǎng)料的數(shù)據(jù)上面，問題出在哪呢？

目前數(shù)據(jù)的采集沒有問題

問題就出在數(shù)據(jù)預(yù)處理上，數(shù)據(jù)質(zhì)量，數(shù)據(jù)一致性，如何處理時(shí)效，尤其是與工業(yè)機(jī)理關(guān)系密切相關(guān)的數(shù)據(jù)預(yù)處理上，上述指標(biāo)都很難當(dāng)，為啥，既懂工業(yè)，又懂?dāng)?shù)據(jù)科學(xué)的人太少了，機(jī)理，經(jīng)驗(yàn)累積的太少了，這應(yīng)該是人工智能發(fā)展的的最瓶頸?。。?！

怎樣才能使大數(shù)據(jù)信息精準(zhǔn)呢？

要能夠做到清楚，必然會(huì)要對(duì)數(shù)據(jù)流過程的中的每個(gè)環(huán)節(jié)的元數(shù)據(jù)極大掌控，.例如，正常傳輸數(shù)據(jù)了多少數(shù)據(jù)，而顯示而沒法不再流向下一個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)又有多少和這樣的元數(shù)據(jù)。

要自己你做到這些，要付出過不少的努力，也就是每個(gè)環(huán)節(jié)你都需要去收集到統(tǒng)計(jì)信息，或則轉(zhuǎn)儲(chǔ)錯(cuò)誤`數(shù)據(jù)，而若是有一個(gè)這樣的框架工具幫你能夠完成這些工作，那這一切就還沒有那你古怪了。

后來，幫我推薦一個(gè)框架性質(zhì)的工具－ApacheNIFI，幫你以可視化的形式設(shè)計(jì)、組織數(shù)據(jù)流，并提供給了功能高效的數(shù)據(jù)的然后輸入、處理、輸出接口，而且可以提供了可靠性的保證。