導(dǎo)讀 003010報道：“醫(yī)生正確診斷疾病的頻率是在線癥狀檢查者的兩倍”。美國的一項研究利用所謂的臨床暈映片，對醫(yī)生和一系列癥狀檢查者進(jìn)行了正
003010報道：“醫(yī)生正確診斷疾病的頻率是在線癥狀檢查者的兩倍”。
美國的一項研究利用所謂的臨床暈映片，對醫(yī)生和一系列癥狀檢查者進(jìn)行了正面比較。
多年來，臨床暈映一直用于幫助提高實習(xí)生的診斷技能。它們本質(zhì)上是基于真實案例報告的診斷問題，旨在測試培訓(xùn)和臨床知識。
研究人員向200多名醫(yī)生提供了45部臨床短片。他們發(fā)現(xiàn)，醫(yī)生第一次做出準(zhǔn)確診斷的可能性是在線癥狀檢查應(yīng)用程序的兩倍。
但這些發(fā)現(xiàn)并不完全可靠——小插圖永遠(yuǎn)無法完全復(fù)制患者的真實診斷。很多相關(guān)醫(yī)生還在培訓(xùn)崗位。
在人工智能領(lǐng)域，任務(wù)計算機(jī)通常會發(fā)現(xiàn)難以置信的困難(例如，將30個質(zhì)數(shù)相乘)，而人類則會發(fā)現(xiàn)難以置信的困難。
但反之亦然——我們的次要任務(wù)，如理解笑話，不能由計算機(jī)來完成。
在某種程度上，診斷可能依賴于直覺，而不僅僅是信息處理的算法。
也就是說，人工智能提供了很多醫(yī)學(xué)。例如，谷歌正在與國民健康服務(wù)系統(tǒng)合作開發(fā)能夠快速準(zhǔn)確掃描放射治療圖像的軟件。
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