为什么一些学过医的人在写作上容易有所建树？
文学作品来源于生活 ， 学过医的人在现实生活中 ， 每天都接触各类阶层人物较多 ， 都与纸笔病人打交道 ， 有着丰富的生活经历 ， 为写作积累了良好的素材 。例如 ， 世界名著《福尔摩斯探案集》的作者是一名外科医生 ， 写这本书是他在上班时 ， 在没有病人的空余时间写成的 。“福尔摩斯探长"原形是他的教授 ， 一名有名的外科医生 ， 他看病善于观察 ， 他能说出病人的职业 ， 能说对百分之八九十 。
在中国 ， 为什么人工智能可以在医疗领域发展起来？
从一个例子讲起 。在刚刚结束的2017腾讯云 未来峰会上 ， 马化腾在题为《云时代的新趋势》的演讲中提到 ， 腾云优图实验室（专注于计算机视觉技术的应用）与广州的医院展开合作 ， 将视觉AI技术应用于检测肺癌 ， 目前的初步成绩是查出肺癌的准确率达到63% ， 排除肺癌的准确率达到78% ， 超过了普通医生的平均水平 。所以放射科的医生有可能是面临人工智能浪潮冲击的首批医生 ， 在未来的5 - 10年 ， 存在着不小的失业风险 。
可以说这样的例子并不少 ， 这也从侧面说明了人工智能在中国的医疗领域确实有很大的发展空间 。为什么会出现这种情况？原因有两个 ， 一个是中国自身医疗状况的处境 ， 另一个是人工智能、尤其是计算机视觉技术和大数据的飞速发展 。中国人口基数大 ， 相应病患就会多；同时 ， 医生数量匮乏 ， 这样摊到每个医生身上的病号很大 ， 造成诊断质量下降 ， 所以国内一直存在着严重的医患矛盾 ， 需要先进的技术来缓解医生与病患数量不成比例的问题 。
自2012年以来 ， 随着深度学习的爆发 ， 人工智能再次迎来春天 。一方面医疗行业有着大量的数据积累 ， 一方面有监督学习的强大技术 ， 两者的集合使得机器诊断肺癌的能力不断提升 ， 并赶超或超过人类 。同时机器又没有人类的缺点 ， 性能鲁棒且不需要restart ， 省去了医疗人才培养的成本与时间 。人工智能在肺癌诊断方面的发展非常快 。
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