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深度学习，就是能基于大量已有的影像数据和诊断数据，进而做出自己的判断，能够独立诊断疾病。
简而言之，就是像一个普通的医生那样，先看图，找出关键信息，再做出分析。
目前已经有不少企业在这一领域大展拳脚，比如国内有初创公司Deepcare，提出利用机器学习实现对医学影像的智能诊断，从而解决三甲医院高级医生与普通医生的能力差距问题。
腾讯首款人工智能医学影像产品“腾讯觅影”
能对各类医学影像进行训练学习，智能识别病灶，辅助医生临床诊断的食管癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等疾病的早期筛查，准确率都高达90％以上，糖尿病视网膜病变识别准确率更是达到了97％。
在医学影像领域中最受关注的肺结节检测方面，国内的智能影像也有了重大突破。
2017年，科大讯飞的智能影像产品，就在一场名叫LUNA的国际肺结节权威评测中夺得第一，获得平均召回率92.3％的检测效果，并刷新了世界纪录，真是一件值得骄傲的大喜事！
腾讯觅影”
展示人工智能如何稳准快地帮助医生早筛食管癌等疾病
而在国外，美国的科技巨头IBM公司从2012年开始就已经与美国斯隆凯特琳癌症中心合作，打造了一位“沃森”
（Watson）医生，倒是和大侦探福尔摩斯身边的华生（Watson）医生同姓。
而且，这位沃森医生一点也不逊于华生医生，它在医疗影像方面前途无量，正在源源不断地吸收着的医学影像资料：IBM公司已将众多的医学报告、论文“喂”
给沃森，并斥几亿巨资收购了多家医疗影像公司、图像软件公司。
在IBM的悉心培育下，这位医学影像界的“婴儿”
将很快成长为“专家”
。
据说，沃森医学影像评估（igReview）系统将用于诊断心脏类的疾病，首先将攻克“主动脉瓣狭窄”
。
不仅是诊断，沃森还能为病人制订后续治疗计划，为人类医生提供不少借鉴。
沃森的拿手好戏不仅在于医学影像，它还是一位肿瘤专家，有着超强的“特异功能”
：它可以在17秒内阅读3469本医学专著、248000篇论文、69种治疗方案、61540次实验数据和106000份临床报告。
说句实话，这个阅读量对于大部分人来说，那是几辈子都做不到的事啊！
2012年，它通过了美国职业医师资格考试，曾10分钟诊断出一名60岁女性患有罕见白血病，10秒钟开出了一张胃癌局部晚期的诊疗方案分析单。
10秒钟，对于人类来说，好像也就是发个呆，或者浏览一下书籍目录的时间。
这么短的时间内，一部机器能做什么呢？它能翻阅超过300份权威的医学杂志、200多种教材，1500多万页资料，最后还贴心地为中国患者翻译成了中文。
据沃森健康官网介绍，沃森肿瘤的治疗方案与顶级人类专家给出的治疗方案非常契合，符合度达到了90％以上，无论是肺癌、乳腺癌，还是直肠癌、结肠癌、宫颈癌或者是胃癌，它都有所涉猎。
对于病人来说，沃森还可以解决医生们“众口不一”
的难题。
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