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分卷阅读80（第2页）

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医院病历开张以后，再谈合作就容易了。阮思澄用云京儿童医院、j省人民医院、云京p大三院做例子吹牛逼，又拉来了一些合作，基本都是外省市中电子病历程度高的摩登医院。它们对it友好，却又没有被太多的公司“骚扰”过。

到二月时，陈一非带队将“急诊胸痛”部分全部做出来了。

一切都在计划当中。

资金还能再挺大约两个来月。他们需在一个月内完成测试、改bug、完善，同时阮思澄与投资公司接触，等产品一出来立即演示、融资。

就一个月可以融资，时间真的相当紧了。这说明，阮思澄要立即签tersheet（投资条款清单），催人家做尽职调查，签投资交易文件。等拿到了过桥贷款，才可以松一大口气。

在测试时，阮思澄、陈一非、石屹立等人都非常紧张。

对于早早便完成的头部以及部分腹部，思恒医疗已经完成程序测试。他们将80的患者病历用于训练多层神经网络，20的患者病历用于测试最终的准确率，都没问题。

现在，思恒医疗需要做的，就是测试刚做好的胸部还有剩余腹部，以及综合起来的全部腹部。

而这些恰恰是整个项目当中最困难的部分，说不担心绝对是在撒谎扯淡。

但阮思澄也并不算特别害怕——陈一非的方向、框架没有问题，邵君理都说了，非常清楚干净。

他们将胸痛患者的心电图、ckb、肌钙蛋白等等信息输入软件，又把许多急性腹痛患者的检查数据、ct片子、b超视频也输入进去，屏住呼吸，拿到ai给他们的诊断结果，急急忙忙地与患者病历上的“标准答案”比对。

结果如同晴天中的一道霹雳，扇了思恒医疗每个人一耳光。

甚至打得他们耳朵里面嗡嗡直响。

不准。

而且，完、全、不、准，诊断的正确率大约只有一半。

他们用看救命稻草般的眼神看急诊医生c石屹立，石屹立一一复查，神情同样痛苦，表示，对于有分歧的患者，病历上面三甲医生给的诊断是正确的，而ai给的诊断，是错误的。

☆、第32章裁员（三）

对于ai来说，让结果从“不准”到“准”，不是十分容易，与传统的“找bug修bug”模式全然不同。

目前在对ai的争论当中，一个常常被提起的问题就是“算法黑箱”。也就是说，人类不能解释它的工作原理。

人工智能的核心是“神经网络”。科学家们模仿人类神经系统，让机器进行学习。“神经元”们一层一层分布下来，每个单元都能接收部分数据，再将结果向上传给其他单元。

还是用“猫”来打比方，第一层可以将图片切割、降维，得到许多小图，第二层在每个维度利用色差寻找边缘，三四五层根据勾勒出的边缘确定各个器官形状，六七八层通过各个部分颜色判断毛色、花纹，瞳色……最后顶层得出答案：这是猫、狗、兔子、其他。

2006年多层神经网络出现以前，机器学习都只处于初级阶段，需要人工提取特征。而2006年后，它进入到“深度学习”的大时代。人类不监督

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