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分卷阅读80(第2页)

…………

医院病历开张以后,再谈合作就容易了。阮思澄用云京儿童医院、j省人民医院、云京p大三院做例子吹牛逼,又拉来了一些合作,基本都是外省市中电子病历程度高的摩登医院。它们对it友好,却又没有被太多的公司“骚扰”过。

到二月时,陈一非带队将“急诊胸痛”部分全部做出来了。

一切都在计划当中。

资金还能再挺大约两个来月。他们需在一个月内完成测试、改bug、完善,同时阮思澄与投资公司接触,等产品一出来立即演示、融资。

就一个月可以融资,时间真的相当紧了。这说明,阮思澄要立即签tersheet(投资条款清单),催人家做尽职调查,签投资交易文件。等拿到了过桥贷款,才可以松一大口气。

在测试时,阮思澄、陈一非、石屹立等人都非常紧张。

对于早早便完成的头部以及部分腹部,思恒医疗已经完成程序测试。他们将80的患者病历用于训练多层神经网络,20的患者病历用于测试最终的准确率,都没问题。

现在,思恒医疗需要做的,就是测试刚做好的胸部还有剩余腹部,以及综合起来的全部腹部。

而这些恰恰是整个项目当中最困难的部分,说不担心绝对是在撒谎扯淡。

但阮思澄也并不算特别害怕——陈一非的方向、框架没有问题,邵君理都说了,非常清楚干净。

他们将胸痛患者的心电图、ckb、肌钙蛋白等等信息输入软件,又把许多急性腹痛患者的检查数据、ct片子、b超视频也输入进去,屏住呼吸,拿到ai给他们的诊断结果,急急忙忙地与患者病历上的“标准答案”比对。

结果如同晴天中的一道霹雳,扇了思恒医疗每个人一耳光。

甚至打得他们耳朵里面嗡嗡直响。

不准。

而且,完、全、不、准,诊断的正确率大约只有一半。

他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生c石屹立,石屹立一一复查,神情同样痛苦,表示,对于有分歧的患者,病历上面三甲医生给的诊断是正确的,而ai给的诊断,是错误的。

☆、第32章裁员(三)

对于ai来说,让结果从“不准”到“准”,不是十分容易,与传统的“找bug修bug”模式全然不同。

目前在对ai的争论当中,一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”。也就是说,人类不能解释它的工作原理。

人工智能的核心是“神经网络”。科学家们模仿人类神经系统,让机器进行学习。“神经元”们一层一层分布下来,每个单元都能接收部分数据,再将结果向上传给其他单元。

还是用“猫”来打比方,第一层可以将图片切割、降维,得到许多小图,第二层在每个维度利用色差寻找边缘,三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状,六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹,瞳色……最后顶层得出答案:这是猫、狗、兔子、其他。

2006年多层神经网络出现以前,机器学习都只处于初级阶段,需要人工提取特征。而2006年后,它进入到“深度学习”的大时代。人类不监督

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