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    這陣子忙著跟朋友出國,跟同事聚餐又要應付長輩介紹對象約會

    開銷愈來愈大常常是左手進右手出

    既然不能節流那就去開源,我研究了刷哪張信用卡最划算

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人工智慧（AI）有機會幫助醫師進行病理診斷！Google近年積極將AI導入醫療領域，嘗試利用AI檢測癌細胞轉移情況，也藉其診斷糖尿病視網膜病變，實驗結果發現準確度比人為更高，有機會幫助更多醫師進行繁複的影像判讀，甚至有助解決醫師人力短缺問題。Google舉辦記者會分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果，由Google AI產品經理Daniel Tse進行分享。 記者羅真／攝影 分享 facebook Google分享「訓練機器」協助醫療診斷的成果。所謂訓練，簡單地說，是蒐集大量影像，並透過人工一一指認，機器就能慢慢從這些輸入的龐大資訊中「學習」辨識，待累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，讓機器能自行辨識。Google目前已初步應用於檢測淋巴結中的乳腺癌細胞轉移以及糖尿病視網膜病變等。.inline-ad { position: relative; overflow: hidden; box-sizing: border-box; }

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.innity-apps-reset { padding: 20px 0 0 !important; margin: -20px auto -10px !important; } 在揪癌變方面，Google AI產品經理Daniel Tse說明，判斷癌症腫瘤的過程，包括取腫瘤樣本、放在玻片上、染色以及在顯微鏡下觀察細胞情形。每個玻片包含將近10億個像素（pixels）的資訊，因此透過顯微鏡檢查非常耗時且複雜，「每12人進行乳腺癌檢測，就有1人可能被誤診。」有鑑於此，Google團隊訓練機器學習檢測癌細胞的轉移情況，結果發現，演算法定位腫瘤的準確率達到89％，高於人類病理學家則是73%。在檢測糖尿病視網膜病變方面，Daniel表示，Google團隊先與美國掃描影像單位與印度醫學單位合作，獲得大量影響作為研究基礎。接著，建立影像標籤工具，並聘請54名眼科醫師辨識成像，再運用名為Google Net的神經網絡演算法辨識約13萬張成像以進行訓練，辨識結果。Daniel表示，這個數據目前被用來訓練深度神經網絡，協助醫師診斷糖尿病視網膜病變，實驗顯示，AI的判讀結果與一般眼科、視網膜專科醫師判讀高度相符。在印度亞拉文眼科醫院試行三個月發現，AI的判讀準確度比人為更高，目前正逐漸讓更多病患接受這項檢測?
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