AI＋醫療已付出實踐，AI＋安防也即將到來

前言

近日，人工智慧+醫療行業正面臨突破的局面，Infervision公司正採用機器學習的方式檢測中風，人工智慧醫療診斷正逐步向我們貼近。

Infervision希望通過讓醫生更快速更準確地診斷中風，並評估中風所造成的損害，讓這項技術快速普及並挽救生命。

技術原理

人工智慧診斷依靠的最基礎演算法是深度學習，Infervision使用超過100000個帶注釋的醫學圖像掃描來訓練演算法，這個演算法得到了許多實施的數據，依靠此數據來診斷兩種典型的中風癥狀——出血性中風和缺血性中風。

而機器學習的診斷原理，則是要通過對大量數據的分析，得出哪些是中風的癥狀，並將兩種主要中風癥狀的表徵分別排列，越大量數據的學習，人工智慧對於中風的診斷率也就更高。

人工智慧優勢

中風出現後，每一分每一秒都關乎著患者的性命，那麼醫生是如何對中風做出診斷的呢？

研究表明，出血量評估得越準確，患者恢復的可能性就越大，這是由於出血量對治療方法的影響，醫生通常會使用一個簡單的數學公式來儘可能最好地「猜測」失血多少。

這樣看來，人工智慧的優勢就十分明顯了，通過機器深度學習，AI可以變得比人類放射科醫生的評估更加精準，而且能夠在緊急情況下更快地執行。研究表明，出血量判斷超過30毫升，就可能有致命的危險，而很多醫生在某些情況做出判斷時確實高於了這個標準，這就凸顯了人工智慧診斷的重要性。

未來前景

未來情況雖然不可預知，但可以想像的是，一台可以24小時不間斷工作的人工智慧機器，診斷成功率比頂級一聲還要高，為什麼不用機器而選擇用人來診斷呢？

Infervision對於AI+醫療的期待，正如同華太科捷對於AI+安防的期待一樣。醫療、安防作為人工智慧最好落地的兩項行業，在未來，勢必有大的表現。悄悄告訴你，華泰科捷最新產品即將上線，它將對於傳統安防行業又是一個巨大的衝擊，敬請期待吧！

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