人工智能識別肺癌的準確率如何？與此同時人工智能一直滲入到我們生活的方方面面，我們現(xiàn)在開始看見計算機系統(tǒng)確診各種疾病的能力得到了一些重大進展?？茖W家最參與的領域之一是早期癌癥篩查，我們也看見機器學習算法

人工智能識別肺癌的準確率如何？

與此同時人工智能一直滲入到我們生活的方方面面，我們現(xiàn)在開始看見計算機系統(tǒng)確診各種疾病的能力得到了一些重大進展?？茖W家最參與的領域之一是早期癌癥篩查，我們也看見機器學習算法能識別乳腺癌等癌癥。

現(xiàn)在，充斥達特茅斯學院諾里斯科頓癌癥中心的研究人員正式開發(fā)一種深層神經網絡，也可以無法識別組織載玻片上的肺癌，其準確性與人類病理學家相相匹敵。

“我們的研究表明，機器學習是可以在具有挑戰(zhàn)圖像分類任務中實現(xiàn)程序集高性能，并有可能下一界肺癌管理的資產，”該研究的第一作者SaeedHassanpour在一份聲明中表示?！拔覀兿到y(tǒng)的臨床可以實行將還能夠好處病理學家準分類肺癌亞型，這對于預后和治療十分有利?！?/p>

該研究先發(fā)表在《 科學報告》上，執(zhí)著于一種稱為腺癌的較常見肺癌。該團隊在幻燈片圖像中對數(shù)百個癌癥示例并且了AI培訓，后再根據(jù)143個另的幻燈片圖像測試了算法，以了解網絡在真實場景中的準確程度。

將這些結果與人類病理學家的判斷接受了比較好，但是AI總體上相當準確，證明大概與人類專家一般在識別載玻片中的癌癥方面同樣能熟練。

研究人員給出，假如他們的系統(tǒng)是可以在現(xiàn)實就是現(xiàn)實世界的測試中得到驗證，這樣這可能會被其他證明是必須飛速明確診斷的醫(yī)生和其他醫(yī)療專業(yè)人員的即將到手工具。

人工智能的發(fā)展前景？

人工智能發(fā)展趨勢？要唯一弄清楚這個問題根本方法搞清楚支撐人工智能發(fā)展的最核心技術是什么，答案很簡

一是算法，二是算力，三是數(shù)據(jù)，四是網絡，分別弄清楚這幾大制約因素發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢樓主提的問題總有辦法解決！

算法方面熱門以深度學習為代表的機器學習得到了實質強行突破，新算法稱出不窮，未來可期！

算力方面，與此同時gpu和云計算云存儲技術的快速發(fā)展，摩爾定律被打破已成事實，道路神圣

網絡方面，5g未來必定一網究竟有沒有的趨勢日趨內容明確，也沒有太大問題

那真沒有問題嗎？非也

問題就出現(xiàn)在堪稱人工智能養(yǎng)料的數(shù)據(jù)上面，問題出在哪呢？

目前數(shù)據(jù)的采集沒有問題

問題就出在數(shù)據(jù)預處理上，數(shù)據(jù)質量，數(shù)據(jù)一致性，如何處理時效，尤其是與工業(yè)機理關系密切相關的數(shù)據(jù)預處理上，上述指標都很難當，為啥，既懂工業(yè)，又懂數(shù)據(jù)科學的人太少了，機理，經驗累積的太少了，這應該是人工智能發(fā)展的的最瓶頸?。。?！

怎樣才能使大數(shù)據(jù)信息精準呢？

要能夠做到清楚，必然會要對數(shù)據(jù)流過程的中的每個環(huán)節(jié)的元數(shù)據(jù)極大掌控，.例如，正常傳輸數(shù)據(jù)了多少數(shù)據(jù)，而顯示而沒法不再流向下一個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)又有多少和這樣的元數(shù)據(jù)。

要自己你做到這些，要付出過不少的努力，也就是每個環(huán)節(jié)你都需要去收集到統(tǒng)計信息，或則轉儲錯誤`數(shù)據(jù)，而若是有一個這樣的框架工具幫你能夠完成這些工作，那這一切就還沒有那你古怪了。

后來，幫我推薦一個框架性質的工具－ApacheNIFI，幫你以可視化的形式設計、組織數(shù)據(jù)流，并提供給了功能高效的數(shù)據(jù)的然后輸入、處理、輸出接口，而且可以提供了可靠性的保證。