国内医学影像结合人工智能的创业前景怎样
瞎扯开始:搞这个方向有很多挑战1,太明显的事实不需要借助机器学习，医生就看的懂。费半天劲只能得到一些trivial的结论显然得不偿失。2,诊断疑难杂症需要医学知识，这种专门领域的问题用现有的imagenet之类的并不适用。必须去研究现在的医生们是怎么做的，怎么分析问题，怎么提取特征。但愿作为一个程序员可能能看出他们选的model不够强不够新，但求换个最新最合适的model就能得到更好的结果。没有医学知识，连数据预处理都做不到，谈何提取特征，丢到分类器里呢？这里就涉及到另一个问题，就是数据太少，复杂度又高。比如脑子的rs-fmri。一个数据一百多个切面两百多个时间点。一个数据集总共可能也就几百个数据点。直接乱搞，丢神经网络？极大概率会过拟合吧。所以搞这个方向程序员就该虚心一些，抛弃对各种model的崇拜，向医生们虚心求教。医生们可能对机器学习的掌握不好，但是对数据是有绝对的发言权的。也就是说一个团队中最不可替代的就是有影像学经验的医生和你关注疾病方向的医生，而不是程序员。3,人们可以原谅和理解医生，但很难原谅和理解技术。这种涉及人身的事，要小心再小心。把猫认成狗无所谓。把病患认成正常或反之就不是个小事了。搞这个方向，做出的model一定要得到医生的认可才行。而且即便表现真比一般医生好也要谦虚再谦虚，小心再小心。应该知道能取得任何成绩都是医生标记的数据集的功劳，有福同享，有锅自己背。利益相关，软件工程研究生毕业论文绝赞难产中 -_-P.S.不知道有没有影像学医生这个说法，是我胡诌的，如有冒犯，在此道歉。
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可以作为普通查体胸片的初筛，至于具体到下报告的话，我是不太敢完全信任智能。以后可能看片子的人会改做对照着图像校对结果，不用再自己写报告了，工作量肯定能下来。什么时候介入手术辅助机器人能普及啊，穿着铅衣又累又不透气，还要吃线。
■网友的回复
【国内医学影像结合人工智能的创业前景怎样】 国内外，一大堆初创企业。
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