科技新动态：人工智能在肺炎检测中击败了放射科的医生

人工智能的发展，在医学领域上得到了应用。比人工诊断更精准，以后的医务人员是否下岗？就看人工智能在医学领域上的发展了。

斯坦福大学团队于11月14日在网上发表了一篇名为“CheXNet”的人工智能算法，该算法根据胸部X光图像诊断14种病症。 在诊断肺炎方面，ChexNet甚至可以击败人类放射科医师。

最近斯坦福大学的机器学习小组迅速开始尝试使用先进的人工智能算法进行诊断。他们专注于肺炎，因为这种疾病每年导致大约100万美国人住院治疗，并且很难发现X光。

仅仅几周之后，CheXNet就超过了之前所有算法的精确度。更令人印象深刻的是，它比斯坦福大学医学院的顶尖放射科医生诊断肺炎都要好得多。