具有價值的靈感，往往不是源於單一的「靈光乍現」
演算法開始診斷，引發醫療變革
How Health Care Changes When Algorithms Start Making Diagnoses
人工智慧很快就會懂得比醫師多。
想像你下次看醫師時，他說你罹患了威脅生命的疾病。理由是什麼？電腦已對你做過診斷，這樣的診斷對人類來說太過複雜，完全無法理解。但你的醫師可以解釋的就是，電腦幾乎總是正確的。
這也許聽起來像科幻小說，但並不是。隨著機器學習的新方法，可根據不斷增加的數據資料產生更多見解，未來世界各地的醫師、病人、法規監理機構眼中的醫療樣貌，恐怕就是如此。
不久之後，複雜的演算法就能協助臨床醫師參考大量資訊，對我們的健康狀況做出令人難以置信的正確判斷，而這些資訊根據的，是那些數據資料當中多半無法解釋的相關性。
醫師和病人將開始把權力移交給機器，這樣的未來必定令人擔憂。但我們也必須準備並接受這樣的未來，因為這些新方法將會帶來重大影響，也可能挽救許多生命。
例如，近期公布的一份研究，把數十萬名病人的匿名資料，輸入一系列的機器學習演算法，這些演算法由Google龐大的運算資源支援。這個研究團隊成員來自美國芝加哥大學（University of Chicago）、史丹福大學（Stanford University）、加州大學舊金山校區（University of California, San Francisco）和Goog...
這也許聽起來像科幻小說，但並不是。隨著機器學習的新方法，可根據不斷增加的數據資料產生更多見解，未來世界各地的醫師、病人、法規監理機構眼中的醫療樣貌，恐怕就是如此。
不久之後，複雜的演算法就能協助臨床醫師參考大量資訊，對我們的健康狀況做出令人難以置信的正確判斷，而這些資訊根據的，是那些數據資料當中多半無法解釋的相關性。
醫師和病人將開始把權力移交給機器，這樣的未來必定令人擔憂。但我們也必須準備並接受這樣的未來，因為這些新方法將會帶來重大影響，也可能挽救許多生命。
例如，近期公布的一份研究，把數十萬名病人的匿名資料，輸入一系列的機器學習演算法，這些演算法由Google龐大的運算資源支援。這個研究團隊成員來自美國芝加哥大學（University of Chicago）、史丹福大學（Stanford University）、加州大學舊金山校區（University of California, San Francisco）和Goog...
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Q.
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Q.
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Q.
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Q.
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Q.
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Q.
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Q.
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