1樓：DL Engine
本人從事醫學人工智慧也有幾年了，簡單談談目前從事工作中的一些看法吧！
個人結論:醫學人工智慧還處於初級階段，大多用於科研，還無法更多的，可靠的走向臨床。對於臨床醫生的影響短期內，還不會有太大影響。
長遠來看，醫學人工智慧的定位是輔助，也就是計算機輔助診斷！最終診斷都得醫生下結論，發報告，簽字確認！所以，影響有多大，大家心裡也應該有數了！
結合工作中接觸到的醫學人工智慧在免疫組化影象中的應用以及Google大佬的智慧型顯微鏡談幾點。
1.計算機視覺在醫學影象(免疫組化，大家可以理解成穿刺，活檢等在顯微鏡下觀察的影象)中的應用受太多因素的影響而導致模型魯棒性低！
首先，以顯微鏡下的人工智慧輔助診斷為例。這也是日常診斷中非常常見，特別是在臨床診斷中幾乎都採用的方式。其影響輔助診斷準確性的影響因素包括顯微鏡的目鏡，物鏡，光線，光源等因素，以及影響切片質量，如切片的厚薄，染色的深淺等等因素，都會導致人工智慧技術，常見的就是深度學習演算法，在測試階段，也就是日常的診斷中，出現較低的準確率，影響病理的診斷結論！
往往結果與訓練集或驗證集較好的結果相去甚遠！這就是模型的魯棒性由於資料分布的問題變得很低！
2.基於全數字切片掃瞄影象的人工智慧演算法。常見的都是在科研中應用的技術。
這類方法都是先通過數字掃瞄器將製作好的切片，掃瞄成全數字切片(whole slide image)WSI，然後再對影象進行分析。
這種模式大多用於科研，原因有以下幾點。
這種模式需要在製作切片後進行掃瞄成像，很多小醫院還沒有掃瞄器。一般都是在顯微鏡下閱片診斷。即使有，因為掃瞄也需要一定的時間，現階段的醫生（病理醫生)幾乎都不會考慮這種模式。
當然，隨著數字病理的發展，這種情況應該會有所好轉！
(未完待續)
口腔醫生 醫學生是如何看待臨床醫生 醫學生的？
紅白夾心糖 羨慕啊，因為以後的選擇更多 然後覺得他們好辛苦，前兩天看臨床的朋友的票圈發的神經病學的PPT，還好我不學 但是低頭看看一年內自己要學完的十幾本專業書，我自己也笑不出來 哪有資格心疼別人喲？ 凌霄 有啥不一樣啊，在我心裡啥科醫生都一樣有些人會對眼科啊 口腔科啊 麻醉科啊 病理科啊 影像科啊...
為什麼說現在醫生緊缺，但是醫學生就業壓力仍然很大前途渺茫？
袁WiFi 準確的說是高精尖的醫學生緊缺，總量緊缺，特種醫學緊缺 類似專業兒科，還有我學的法醫學，都是因為待遇與其努力不匹配而人才流失嚴重 但是在一線城市，以及二線城市的三甲醫院並不缺少醫生，又比如我家鄉的縣城醫院最低學歷是研究生，而被醫學折磨了八年的醫學生願意去小縣城追尋夢想數量也注定不會多，此外...
如何看待現在的大學生就業？
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