這項研究應用了深度學習技術，讓系統(tǒng)判斷4,000張與14種皮膚病變條件相關的影像，醫(yī)生可將患者照片上傳讓系統(tǒng)判斷惡性腫瘤的可能性，據表示診斷精度可達到90%。
京瓷和筑波大學的開發(fā)成果將自2018年起為醫(yī)療機構提供樣機，2019年可望正式上市。據報導，人工智能可診斷各種需要實時判斷的傳染病，該系統(tǒng)還可做修改，以便讓系統(tǒng)與平板拍攝的照片兼容。
隨著人口老齡化和癌癥病患數量的增長，未來醫(yī)療資源短缺將成為棘手難題，而基于人工智能的醫(yī)療診斷系統(tǒng)可望填補這個差距，讓醫(yī)療資源短缺的地區(qū)也能獲得快速的診斷并即早展開治療。
其他的醫(yī)療系統(tǒng)開發(fā)商也已開始用人工智能做為輔助，日立(Hitachi)之前推出的系統(tǒng)已經能幫助醫(yī)生通過CT和MRI影像做出更精確的診斷。
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