据麻省理工学院技术评论网站报道，谷歌机器学习部门DeepMind计划使用人工智能简化复杂的癌症放射治疗计划，并将治疗时间从4小时缩短到1小时。这将大大减轻医生和病人的痛苦。
所谓“分割”是指医生在对癌症患者进行放射治疗时，需要手动绘制放疗区域，找出扫描部位来杀死肿瘤细胞，最大限度地减少对周围健康组织的损害。这一过程在头颈部肿瘤中尤为复杂，肿瘤可能位于更重要的组织和器官旁边。
“深入思考”计划与伦敦大学学院医院合作，对700名头颈癌患者的扫描图像进行分析，创建一种算法来了解医生在放射治疗期间是如何作出决定的，并最终实现自动“分割扫描”，以减轻医生的负担。据该公司称，是否减少放射治疗仍由临床医生决定，但希望将“”过程从4个小时缩短到1个小时左右。此外，该算法也可用于其他部位的癌症治疗。
事实上，该项目并不是第一次“深入思考”医学研究，而是自它与英国卫生保健系统合作以来的第三个。前两个项目是今年早些时候开发的一款应用程序，为160万名患者提供了免费医疗记录，最近还宣布了一项帮助100万人筛查视觉退化疾病早期症状的计划。
IBM的沃森超级计算机也将机器学习应用于个性化癌症治疗。当然，它的学习方法有点书呆子。它现在已经了解了600000份医学证据报告，150个病人的病例报告和临床试验报告，希望能帮助医生设计出更准确的癌症治疗方法。
当你看到AlphaGo轻松赢得人机大战时，你会看到沃森在一个全面的测试中赢得了金牌，当你哀叹他们为机器而颤抖时，你会忘记他们是为了帮助人类而发展起来的。转到医学之后，这些非常聪明的人也应该选修医学课程，扫描大量病例，并像人类医生一样进行知识储备。然后，它将是惊人的，显示其在诊断和治疗的真正价值。
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