大口气。
在测试时,阮思澄、陈一非、石屹立等人都非常紧张。
对于早早便完成的头部以及部分腹部,思恒医疗已经完成程序测试。他们将80%的患者病历用于训练多层神经网络,20%的患者病历用于测试最终的准确率,都没问题。
现在,思恒医疗需要做的,就是测试刚做好的胸部还有剩余腹部,以及综合起来的全部腹部。
而这些恰恰是整个项目当中最困难的部分,说不担心绝对是在撒谎扯淡。
但阮思澄也并不算特别害怕——陈一非的方向、框架没有问题,邵君理都说了,非常清楚干净。
他们将胸痛患者的心电图、ckmb、肌钙蛋白等等信息输入软件,又把许多急性腹痛患者的检查数据、ct片子、b超视频也输入进去,屏住呼吸,拿到ai给他们的诊断结果,急急忙忙地与患者病历上的“标准答案”比对。
结果如同晴天中的一道霹雳,扇了思恒医疗每个人一耳光。
甚至打得他们耳朵里面嗡嗡直响。
不准。
而且,完、全、不、准,诊断的正确率大约只有一半。
他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生cso石屹立,石屹立一一复查,神情同样痛苦,表示,对于有分歧的患者,病历上面三甲医生给的诊断是正确的,而ai给的诊断,是错误的。
第32章 裁员(三)
对于ai来说, 让结果从“不准”到“准”, 不是十分容易,与传统的“找bug修bug”模式全然不同。
目前在对ai的争论当中,一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”。也就是说,人类不能解释它的工作原理。
人工智能的核心是“神经网络”。科学家们模仿人类神经系统,让机器进行学习。“神经元”们一层一层分布下来,每个单元都能接收部分数据,再将结果向上传给其他单元。
还是用“猫”来打比方,第一层可以将图片切割、降维, 得到许多小图, 第二层在每个维度利用色差寻找边缘, 三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状,六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹,瞳色……最后顶层得出答案:这是猫、狗、兔子、其他。
本章未完,请点击下一页继续阅读! 第2页 / 共6页