本文摘要：Arterys的医疗光学平台已被美国食品和药物管理局（FDA）批准后投放临床医疗用于，它可以协助医生临床病人的心脏问题。这个应用于中的神经网络模型从1000多个病例中自我自学，并可以在每个新的案例中大大提供新的科学知识，提升自己的准确性。 在此之前，为取得FDA的证书，这一系统通过了严苛的临床测试，以证明它最少可以与人类医生超过完全相同的辨别水平。

Arterys的医疗光学平台已被美国食品和药物管理局（FDA）批准后投放临床医疗用于，它可以协助医生临床病人的心脏问题。这个应用于中的神经网络模型从1000多个病例中自我自学，并可以在每个新的案例中大大提供新的科学知识，提升自己的准确性。

在此之前，为取得FDA的证书，这一系统通过了严苛的临床测试，以证明它最少可以与人类医生超过完全相同的辨别水平。Arterys与人类的仅次于有所不同是他可以在大约15秒钟内对一个病例做出临床，而要做到某种程度的事，专业人类分析师必须花上上30分钟到一个小时。

Arterys是由FabienBeckers，JohnAxerio－Cilies，AlbertHsiao和ShreyasVasanawala在斯坦福大学发动的，目前已完成A轮融资，公司的创始人们对于机器学习的潜力具有联合的希望。他们目前的工作是协助医生理解病人心脏的状态，通过精确测量每个心室的体积，人工智能系统可以对病人的健康状况做出评估。

「这是一个令人瞩目的成就，」Beckers说。「这是此类医疗光学方法第一次通过批准后。

这意味著深度自学和云技术可以确实转入医疗工作流程，为医生和病人获取最重要协助。我们的工作打开了一扇门，此类应用于从此有了先例。」深度自学投放1000个病例作为训练数据后，ArteryCardioDL运营了监督自学算法，并基于它在数据中找到的关联得出结论约1000万条规则。

它的目的是在没人工干预的情况下做察觉到和辨识问题。但是Becker认同道，这个目的并不是要替换医生，而是为他们获取工具，协助他们更加高效地工作。「我们正在尝试将它制成定量的和数据驱动的。

我们从心脏的应用于开始，因为它是最好的器官之一。现在我们告诉我们可以做了，能在其他很多领域用这个Arterys了。」「心脏的左心室呈圆形，结构非常简单，而右心室呈圆形花生状，比较复杂。

证明这项技术可以用来分析左右心室的两个图像是一个大成果，因为用于传统方法花上的时间过于宽了。」「这个技术能做这些证明了它的用处是何其的极大而深远影响。」Arterys是基于云的平台。

这一点很最重要，因为它能让外科医生在全世界范围内搜集数据，Arterys也将之后自学这些数据。有了时间和充足的数据，惜有一天它的精确性不仅能与相媲美人类，甚至能多达人类。

当然这也不会带给类似的挑战，因为数据是高度脆弱和个人化的。「医疗光学约有30亿美元的市场，它是基于工作站的——除了医疗行业，还有其他行业用于「工作站」这个词吗？」Beckers问道。

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