→ ice80712: 阿法狗可以自我比赛增强学习 医疗？ 11/06 13:54
推 j0958322080: 医疗也可以啊，楼上这样问一看就知道不懂算法
认真回复一下。
阿法狗可以自我比赛不断产生数据，再透过强化学习，
于是模型愈来愈厉害。
医疗怎么用强化学习?
光是数据就不够了，要怎么自我产生数据?
到底谁不懂算法?
※ 引述《zxcvxx (zxcvxx)》之铭言：
: 人工智能视觉应用于医疗保健
: http://bit.ly/2OcOpuE
: 勤业众信(Deloitte)与经济学人研究指出，全球医疗保健(Healthcare)支出规模估计在
: 2020年应该可达到8兆7千3百亿美金，而InkWood Research评估2016年以人工智能(AI)技
: 术应用在医疗保健中产业规模约12亿美金。
: 在医疗场域中，病理检验专科医师每天分析各种影像与整合判断，例如：
: 分类任务：从MRI脑部扫描影像判断是否为出血性中风？
: 辨识定位：超音波影像中肾脏在哪里？
: 扫描侦测：肺部CT扫描影像中所有的肿瘤？
: 圈选区块：肺肿瘤患者是否应该进行手术，如果是，切除范围应该是多少？
: 在单纯面对影像辨识时，医师像挑战“威利在哪里”(Where's Wally?)，在大片影像中找
: 出特定形体。
: 人工智能下的分支领域：深度学习(deep learning)，发展在1980年代遭遇瓶颈，直到
: 2012年多伦多大学AlexNet的深度网络结构获得重大突破后，影像辨识技术逐渐成熟，
: 2018年Google DeepMind以更优化网络，与英国眼科医院合作标注上万份视网膜扫描影像
: 中的病变区，训练的AI能正确辨识青光眼等疾病，早期测试错误率低于人类医师，排定计
: 画用于临床治疗。在医疗场域累积大量影像与AI视觉技术进步下，两者结合成近年热门研
: 究主题。