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在人工智能眼中，人类的身体是怎样的？
是数据和系统。
比如，现有的医学影像设备检查人体后生成CT、x光照等，这些放在人工智能里分析，都会被处理成影像数据。
医学是人工智能开发最有前途的领域之一，深度学习（DL）将增强人类的专业知识。
医学研究中的DL中断的根本原因是成像，但专家们认为AI会为更好地协助放射科医生。在专家严重短缺的发展中国家，算法将降低症状判断错误率。
比如AI可以加强高动态范围摄影（HDR），通过胶片着色等技术，为多个原始数据源经过处理和增强后以增加细节，消除噪音或改善成像效果。当应用于放射学和病理学时，AI可以记录实时图像，并使用DL算法和可能的CGI（如光线追踪等）处理它们以产生增强的图像，突出感兴趣的特征，如癌细胞等。
Nvidia在GTC会议上发布了ProjectClara，展示了使用DL后期处理的早期成果。Clara能够利用DL计算能力的爆炸性增长来执行之前不可能或成本过高的分析。比如被称为3D体积分割一种技术，可以精确测量器官，肿瘤或液体的大小，例如流经动脉和心脏的血量。
数据分割越细致，对人体状况的判断越准确。
Google的研究人员将DL与增强现实（AR）相结合，实时增强显微镜图像，帮助病理学家更好地解读和诊断组织样本。他们在最近美国癌症研究协会（AACR）会议上发表的一篇论文中描述了一种原型AR显微镜，该论文“由改进的光学显微镜组成，该显微镜能够实时图像分析并直接将机器学习算法的结果呈现给视场“。重要的是，AR平台可以不需要昂贵的修改就可以连接到现有的光学显微镜上，也不需要整张幻灯片样本的数字版本。
而更高级的AI应该不仅仅分析数据，而是这些数据的来源-人体。而分析的方式是将人体看做是一个复杂的系统。
人工智能识别肺癌的准确率如何？
随着人工智能继续渗透到我们生活的方方面面，我们现在开始看到计算机系统诊断各种疾病的能力取得了一些重大进展。科学家最关注的领域之一是癌症诊断，我们已经看到机器学习算法能够识别乳腺癌等癌症。
现在，来自达特茅斯学院诺里斯科顿癌症中心的研究人员宣布开发一种深层神经网络，可以识别组织载玻片上的肺癌，其准确性与人类病理学家相匹敌。
“我们的研究表明，机器学习可以在具有挑战性的图像分类任务中实现高性能，并有可能成为肺癌管理的资产，”该研究的第一作者SaeedHassanpour在一份声明中表示。“我们系统的临床实施将能够帮助病理学家准确分类肺癌亚型，这对于预后和治疗至关重要。”
该研究发表在《科学报告》上，专注于一种称为腺癌的常见肺癌。该团队在幻灯片图像中对数百个癌症示例进行了AI培训，然后针对143个单独的幻灯片图像测试了算法，以了解网络在真实场景中的准确程度。
将这些结果与人类病理学家的判断进行了比较，并且AI总体上非常准确，证明至少与人类专家一样在识别载玻片中的癌症方面同样熟练。
研究人员提出，如果他们的系统可以在现实世界的测试中得到验证，那么这可能被证明是需要快速诊断的医生和其他医疗专业人员的宝贵工具。
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人工智能到底是什么？
▲人工智能artificialintelligence英文缩写AI，早在六十年的1956年夏天人工智能学科就诞生了。现如今科技发展，使人工智能应用与人类生活的方方面面，随着科技水平提高会不断完善壮大。简单理解人工智能就是人不愿意做的事情由智能机器人代替。
人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。上世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的。
人工智能的时代到来宣布了以前的“勤劳致富”的时代结束，能够操控人工智能才是赚钱的核心。勤劳只能够养家不能够致富，将来不再是勤劳致富，而是智能致富。你能不能操控智能机器，能不能玩转电脑才是赚钱的基础。
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