疾病征兆一览表各种疾病名称疾病识别软件
它的精确性会比人类高几？劳特认可这类算法不是百分之百精确的
它的精确性会比人类高几？劳特认可这类算法不是百分之百精确的。他不分明详细的精确率，但揣测大要靠近 85%。
“我们开端的重点是进步大夫的服从，同时协助他们连结精确，不外当前我们也期望能协助他们进步精确性各类疾病称号，”他说。
她如今曾经病愈了，但那次误诊很能够会夺去她的性命——这也让劳特发生了一个动机：缔造一种更好的发明身材非常的办法。
关于这个成绩，劳特暗示：“如今，大夫手上的数据比以往任什么时候分都要多，但假如让放射科医师判读每张电影，他们底子读不完。”
因为机械进修手艺的前进，劳特和 Njenga 发明他们能够教电脑法式做读片事情，并且会比野生判读更好更快各类疾病称号。
《英国医学杂志》（BMJ）的一项新研讨将医疗失误列为美国第三大灭亡缘故原由。同时，放射科医师每一年需求判读的身材扫描也在连续增长，自 2012 年以来，扫描的数目增长了两倍，到达了每 1000 名患者 149 个 CT 扫描。
因而，他和他的结合开创人 Peter Wakahiu Njenga 创立了 Behold.ai，旨在放慢发明癌症的历程和尽能够削减报酬失误。
吉特·劳特（Jeet Raut）的妈妈被见告她没得乳腺癌，但这一诊断厥后被发明是误诊，她必需承受进一步的医治。
这对开创人的简历很不普通——本科都是在哥伦比亚大学进修，结业后 Njenga 去加州大学伯克利分校持续进修各类疾病称号，随后在 Facebook 做机械进修方面的软件工程师。劳特则去了伊利诺伊大学香槟分校进修，随后在斯坦福大学计较机与认知尝试室做耽误寿命的研讨。
大夫能否信赖这一手艺也是一个成绩。病院的权要风格是尽人皆知的，它们接纳新手艺的速率比力迟缓。劳特对病院能够不想买他们的手艺的担忧不觉得然疾病征象一览表。他报告我，Behold.ai 正在和几家大病院参议近期展开协作的能够性。
虽然云云，在 IBM 的沃森及野生智能范畴中的其他到场者进入医疗市场后，Behold.ai 仍将面对剧烈合作。别的疾病征象一览表，Behold.ai 还需求得到美国食物及药物办理局（FDA）的核准（至今还没有此类手艺得到核准疾病征象一览表，但 IBM 正在鞭策国会对这一成绩采纳动作）疾病征象一览表。
Behold.ai 是两人多年所学的功效。它经由过程给软件算法输入大批安康器官和不安康器官的扫描成果，教法式辨认安康成绩疾病征象一览表各类疾病称号，然后让法式逐步自立进步辨认才能疾病征象一览表。
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