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分卷阅读16（第2页）

现在，还有俩娃，又要创业了吗……

啊，求带飞。

…………

下午五点。

阮思澄偷溜出大楼，到星巴克，果然见到钱纳、贝恒。

“思澄！”

贝恒爪子一挥，阮思澄便过去。

钱纳天生有白化病，肤色很白、头发也很白，眼瞳发红，架着眼镜，一指桌上中杯拿铁，问：“点这个行吗？”

他是典型职场精英，声音沉稳，气度不凡，连微笑都恰到好处，多一分太多少一分太少。

“行行，谢谢。”

阮思澄说，“听说你们打算单干？”

“对，”

钱纳回答，“目前有我，贝恒，还有组里几个三四级的小孩儿。

我和贝恒全都认为阮思澄你能力很强，想拉过来，所以问问你的意思。”

“我是很有兴趣……不过，想要什么项目？医疗影像？医用机器人？虚拟助手？健康管理？还是别的？”

她列出的四个分类是当今的四大热点。

ai医疗，是人工智能研发领域第一热门，2017年国内融资规模已经突破100亿美元，2018年预计突破200亿美元，预计5年后将有千亿规模。

一提ai，人们总是想到手机、siri……要知道，ai医疗绝不是吃素的！

其中最大热点是医疗影像，阮思澄的“眼疾诊断”

便属此类，邵君理的“肠道肿瘤筛查”

也是。

它包含着图像识别、深度学习这些技术，可以用来识别、标注患者病灶，还可以自动勾画靶区帮助患者放疗……

在2006年出现“多层神经网络”

尤其是后来的“卷积神经网络”

以前，一台机器是没办法辨认出来一张图片里面究竟有没有猫的。

即使用命令说“猫长这样这样”

，它也不行。

然而现在，机器可以自己学习。

人给机器几万张图，说“这是猫”

，再给机器几万张图，说“这不是猫”

，机器便能通过卷积、池化，一层一层学会辨别，比如，降低维度放大局部，通过色差找到边缘，第二层用边缘组合勾勒出来器官、纹路……第三层看全身颜色，第四层看整体形状……最后给它新的图片，它便会计算：这是猫的几率为……

这部分的前景巨大。

用最火的“肺部影像”

举例来说，在目前中国的大医院，放射科的医生每天需要接待上百患者，每个患者又会产生上百影像，也就是说，一个医生每天需要仔细阅读几万个ct，非常疲惫，看得出看不出全靠一双眼睛。

而且，现在每年阅片量和放射医生的增长分别是30和4。

如果机器能帮看片、识别肺炎还有肺癌，无疑是个好的消息。

如今，“肺部影像”

的准确率以及速度已经远远超过医生。

而第二热点，是医用机器人，其中一种是手术机器人，一种是