导读：加州旧金山的 Rima Arnaout 和她的同事在《Digital Medicine》期刊上发表研究报告，使用卷积神经网络训练 AI 系统去分类超声心动图。超声心动图是人类心脏病专家检查心脏图像的第一步，心脏是个复杂的器官，超声波心动仪需要从多个不同角度拍摄视频，当医生...
加州旧金山的 Rima Arnaout 和她的同事在《Digital Medicine》期刊上发表研究报告，使用卷积神经网络训练 AI 系统去分类超声心动图。超声心动图是人类心脏病专家检查心脏图像的第一步，心脏是个复杂的器官，超声波心动仪需要从多个不同角度拍摄视频，当医生准备分析视频时，他们首先需要确定图像的角度和器官的解剖特性。
在实验中，AI 分类的准确率达到了 92%，而人类只有 79%。
Arnaout 强调这个 AI 系统还没有准备好取代人类的心脏病专家，最好的技术仍然掌握在人类心脏病专家的大脑中。
