终于！AI医生解决了数十万人看病的难题

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不知你是否体会过，现在社会的“三大难”——教育难、办事难、看病难，相比大多数人都深有感触。就拿看病难来说，大医院经常人满为患，想要去看病需要通宵达旦的区排队挂号；然而，在挂号的时候，大家都冲着名声大的医生去，导致排号问题严重；医生整日面对不同的病人，工作强度极高，压力极大，又不得不随时防范医患冲突。一时间，医疗问题已经成为了突出的问题，看病难和医患冲突同时并现，问题棘手。

“三大难”的前两难，在科技的帮助下已经得到了较好的解决，人工智能和教育结合，极大的提升了在线教育的效率、智慧政务系统帮助政府简化政务流程，提高办事效率。如今，人工智能也开始走入医疗领域，帮助解决看病难的问题。

首先解决人们通宵排队挂号难的是智能分诊系统，智能分诊系统可以通过病人对症状的描述，对病人症状进行初步诊断，并且根据初步诊断，依据医院各医生的擅长领域，推荐最优的挂号医生，完成在线挂号。

解决了挂号问题，还不足以解决医疗的供需不均问题，那么人工智能便继续发展，已经具备了识别一些疾病的能力。由于人工智能在图像识别方面发展较为完善，首先尝试人工智能自主诊断的领域便是皮肤类疾病。

由于皮肤病存在不同阶段的病变表象，各种不同的病变程度区分难度较大，那些经验老到的专家才能更加准确的确定出疾病的病变程度，导致治疗皮肤病的人力成本极高，增加的治疗难度。但是，人工智能能够对图像实现精准的识别，哪怕是一点点极小的误差，也能够准确识别。这就减轻了医生的压力，降低皮肤病的诊断成本，提升了诊断效率。

首先让人工智能识别超过10万张皮肤照片，再让它和皮肤科医生比较准确率。于是科学家应用了卷积神经网络，将129,450个图片输入到模型中，其中包含超过2,032种皮肤病。结果AI在具备此项技能之后，对于各类病症的识别率甚至高过了人工专家。

相信未来人工智能能够学习并识别出更多疾病的病症，在医疗领域发挥更大的作用。而智慧医疗的核心，便是海量图像数据的处理与识别，只有准确的图像数据，才能区别出其中的细微差别，达到准确的诊断。

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