加州舊金山的 Rima Arnaout 和她的同事在《Digital Medicine》期刊上發(fā)表研究報(bào)告，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 AI 系統(tǒng)去分類(lèi)超聲心動(dòng)圖。超聲心動(dòng)圖是人類(lèi)心臟病專(zhuān)家檢查心臟圖像的第一步，心臟是個(gè)復(fù)雜的器官，超聲波心動(dòng)儀需要從多個(gè)不同角度拍攝視頻，當(dāng)醫(yī)生準(zhǔn)備分析視頻時(shí)，他們首先需要確定圖像的角度和器官的解剖特性。

在實(shí)驗(yàn)中，AI 分類(lèi)的準(zhǔn)確率達(dá)到了 92%，而人類(lèi)只有 79%。

Arnaout 強(qiáng)調(diào)這個(gè) AI 系統(tǒng)還沒(méi)有準(zhǔn)備好取代人類(lèi)的心臟病專(zhuān)家，最好的技術(shù)仍然掌握在人類(lèi)心臟病專(zhuān)家的大腦中。