如何评价张康教授研发的「可精确诊断多种疾病的AI」？
原文：赞！华人研究荣登Cell封面，可精确诊断多种疾病的AI诞生了！
已看过全文，Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning.Cell. 2018 Feb 22;172(5):1122-1131
可以用非常震惊来形容阅后的心情。
我不知该感叹cell现在水平堕落的程度，还是该感叹kang zhang教授巨大的能量。。。
这种科普类型的paper竟然也能上cell????
大家有兴趣的话可以参考一下,AI医疗的其他高端论文
1. Andre Esteva. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. (2017).
2. Varun Gulshan. Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs.JAMA. (2016)
这两篇论文已经有1,2年了
各位有兴趣可以从ai技术在发文年限的领域内应用的新颖性;临床研究的设计,实施以及统计分析是否严谨,验证规模是否较大等层面去看一下.对比一下. 也从文体结构上对比一下,一篇发表于综合科学类牛刊nature,是典型的科学类文章的写法, 一篇发表于综合医学类牛刊JAMA,文章主体后半部分 验证的内容是比较典型的医学论文结构.
虽说这两篇论文也有一些不足之处,例如缺乏病理水平的金标准,验证样本仍不够大 ,验证样本并非临床前瞻性获得等等.
但整体质量还是可以的.
而Cell这篇论文,更像是几个小内容拼在一起的科普文,让人难以相信这是一篇质量,规格,新颖性能上cell的文章.
去医院医生办公室电脑，打开任务管理器，看看电脑是几核的？有没有上win10？(HINT:winXP是2001的上市的系统）
再看看现在医院用的HIS系统有多烂？
HPV疫苗，从全世界的第一针到中国内地的第一针，11年。
高端大气的达芬奇机器人手术，美国FDA 2000年就批准，2005年进入韩国，而中国是2006年开始。2017年9月全球4271台机器人有2770台在美国，561台在亚洲，54台在中国
就中国这软硬体更新速度……
再看看护理。昨天看到新闻说，有高端大气的静脉药物配置机器人（国内首台静脉用药配置机器人在沪上岗，最多可同时配药16瓶），配药速度快、准、干净，还能避免护士职业暴露，这么好的东西，还不赶紧买买买？一年过去了，国内只有上海和深圳的部分医院在用。为什么呢？因为护士人力不值钱，比机器便宜多了。买一台静配机，不知道什么时候收回成本，还要维护。
很讨厌那些动不动就医生要被AI取代的论调。
在中国，不用过于担心这个问题。假设这个诊断的AI通过了国内允许，又有多少医院买得起？能指望一个处方都要手写的县医院去买个高端大气的AI吗？所以，诊断AI就算进了国内，也只有少数医院能用。那么，因为不能广泛使用，于是它也入不了医保，最多是一个自费项目：AI智能诊断 收费500元，自费100%，主任医师诊疗费100元，医保报销。
方法上没创新，就inception V3上finetune。病种上眼底照相和X-Ray胸片这些DeepMind和吴恩达早都做过了。除了攒了那么多数据挺辛苦的之外不知道怎么评论。感觉这个东西能发到cell上比做出这个东西牛多了。之前他的evergreen公司融资的时候company story里面还没有人工智慧来著，估计能融的顺利了。
谢谢邀请！ 但是我不懂医学，我想说的是：
一个搞理论的人，深知搞理论灌水多严重。
所以，技术尝试落地总是不容易的。
值得表扬！这个系统在精神病院可能用不起来
谢邀。
但是不了解这个事情的具体情况不敢妄加评论。
谢邀
个人认为是个好的想法，但没像吹嘘的那样厉害。
原谅我第一反应是Adobe Illustrator，绘图软体啥时候能诊断病情了。
媒体总想搞个大新闻，我看还是先吃饱饭吧。有一种特别牛逼的识别狗狗的软体，无论是哈士奇京巴吉娃娃还是阿拉斯加，都能比人类准确的多也快的多的识别出来。但是，如果来的是一只猫呢？
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