如何让AI像放射科医生一样看懂胸片？

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目前，世界上70亿人口中，只有大约10%能获得良好的卫生保健服务，而世界上一半的人口甚至接触不到基本的卫生服务。即使在发达国家，医疗保健体系也压力重重，因为其成本不断上升，等待时间也很长。并且，想要在短时间内培养足够多的医生和护理人员来满足日益增长的需求也很不切实际。要想解决这个问题，就必须实现技术突破。

这也正是机器学习(ML)和人工智能(AI)大有可为的领域。

本文将介绍一种简单但极其有效的深度学习方法。该方法的发明是为了理解胸部X光图像。

胸部X光片(CXRs)数目众多

CXR是最常见的医学成像技术，其使用量通常比其他高级成像方法（如核磁共振成像扫描、CT扫描、PET扫描等）高出2至10倍：

在2000多万张x光中，800多万张是胸部x光，因此胸部x光是最常见的标准化医学成像。

CXR受欢迎的原因包括：（1）辐射剂量较低；（2）成本较低；（3）只需不到一分钟的时间即可拍出一张片（相比之下，CT扫描需要一个小时甚至更长时间）。因此，CXRs被广泛用作筛查工具。如果你的肺部有问题，并且需要更多的依据来确诊，医生通常会先给你拍一个CXR。CXR能够提供一个低保真度的视图，而这也是其他更复杂的成像方法的基础。

一家规模较大的医院每天会拍数百甚至上千张CXR，这些多的CXR都需要放射科医生或其他医生来解读。并且，如果需要对紧急情况进行检测，比如住院病