具有價值的靈感，往往不是源於單一的「靈光乍現」
人工智慧不會取代放射科醫師
AI Will Change Radiology, but It Won't Replace Radiologists
而機器學習理解圖像的能力愈來愈強，即將改變放射醫學。
人工智慧（artificial intelligence, AI）最新的進展導致人們猜測，未來有一天，人工智慧可能會取代放射科醫師。研究人員開發了深度學習（deep learning）神經網路，可以辨識出放射圖像中的病理，例如骨折和潛在的癌症病變，在有些情況下比一般放射科醫師更為可靠。但大多數情況下，最好的系統目前和人類的表現不相上下，而且只運用在研究環境中。
雖說如此，深度學習進展迅速，而且這種技術勝過之前的醫學圖像分析方法。這可能預言，到了未來，人工智慧會在放射醫學扮演重要角色。能夠迅速讀取和解讀多個圖像的系統，當然會對放射醫學實務有好處，因為在過去十年中，圖像的數量增加的速度，比放射科醫師人數增加的速度快得多。為治療一位病患的疾病或傷勢，可能要拍攝數百張圖像。拍攝圖像和放射醫學都花費高昂，能夠減少人力、降低成本和提高診斷正確度的任何一種解決方案，都對病患和醫師有好處。
這對放射科醫師有什麼意義？據說有些醫學院學生已決定不選放射醫學為專科，因為他們擔心這個工作未來將不再存在。但我們有信心，在未來幾十年，絕大多數的放射科醫師都還會有工作，而這些工作會由人工智慧來改變和強化。作者之一（卓爾
雖說如此，深度學習進展迅速，而且這種技術勝過之前的醫學圖像分析方法。這可能預言，到了未來，人工智慧會在放射醫學扮演重要角色。能夠迅速讀取和解讀多個圖像的系統，當然會對放射醫學實務有好處，因為在過去十年中，圖像的數量增加的速度，比放射科醫師人數增加的速度快得多。為治療一位病患的疾病或傷勢，可能要拍攝數百張圖像。拍攝圖像和放射醫學都花費高昂，能夠減少人力、降低成本和提高診斷正確度的任何一種解決方案，都對病患和醫師有好處。
這對放射科醫師有什麼意義？據說有些醫學院學生已決定不選放射醫學為專科，因為他們擔心這個工作未來將不再存在。但我們有信心，在未來幾十年，絕大多數的放射科醫師都還會有工作，而這些工作會由人工智慧來改變和強化。作者之一（卓爾
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