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吴恩达进军AI医疗领域:通过心电图可判断患者是否心律不齐
发布时间:2021-08-01 00:45
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本文摘要:近期,一组由吴恩达博士带领的斯坦福大学科学研究工作人员产品研发了一个新的机器学习实体模型,根据心电图来鉴别病人否心率不齐,其实际效果乃至早就高达了人们权威专家。这一可全自动作出临床医学的新方式针对平时医疗实际意义全局性,它能够帮助大家对有可能送命的心率不齐的病症作出更优的鉴别,防范于未然。 除此之外,它还必须在医疗資源更加紧缺的地域获得不错的护理服务项目。显而易见吴恩达从百度搜索离职之后重进Drive.ai,也对人工智能技术在医疗上的运用于造成了兴趣爱好。

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近期,一组由吴恩达博士带领的斯坦福大学科学研究工作人员产品研发了一个新的机器学习实体模型,根据心电图来鉴别病人否心率不齐,其实际效果乃至早就高达了人们权威专家。这一可全自动作出临床医学的新方式针对平时医疗实际意义全局性,它能够帮助大家对有可能送命的心率不齐的病症作出更优的鉴别,防范于未然。

除此之外,它还必须在医疗資源更加紧缺的地域获得不错的护理服务项目。显而易见吴恩达从百度搜索离职之后重进Drive.ai,也对人工智能技术在医疗上的运用于造成了兴趣爱好。近些年,专家早就找到根据剖析医疗影象,机器学习在放化疗众多疑难病症中所充分运用的珍贵使用价值,如皮肤癌、眼部疾病和乳癌。

“看到大家能那么迅速地转变思想,拒不接受深层通过自学在一些横着医疗行业能够作出比技术专业医生更为精准的临床医学的客观事实时,我倍感十分伤心。”吴恩达在一封电子邮件中那样说。除此之外他还补充到,看到科学研究工作人员早就刚开始扩展医疗AI在除开以心电图为意味着的图象数据信息以外新的领域的运用于,也十分激动人心。

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在2020年三月从百度搜索离职后,吴恩达博士早就回到了斯坦福大学来以后进行自身的科学研究。斯坦福学校的科学研究精英团队训炼了一个用于挑选心电图数据信息中各种各样斑点状颤动的机器学习优化算法。

一部分心率不齐状况能够导致心脏猝死以内的众多相当严重身心健康难题,可是这种数据信号一般来说没法猎捕,病大家迫不得已到数数日佩戴心电图检测器以保证安全。最重要而坑人的一点是,因为心率不齐本身的特点,许多 情况下医疗水平精湛的医师也难以在良好和恶变心跳动荡不安中作出鉴别。


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