当Google的DeepMind的AlphaGo在2016年震惊地击败了传奇的围棋选手Lee Sedol时，诸如人工智能（AI），机器学习和深度学习等术语被推入了技术主流。人工智能通常被定义为计算机或机器显示或模拟智能行为的能力，例如特斯拉的自动驾驶汽车和苹果的数字助手Siri。这是一个蓬勃发展的领域，也是许多研究和投资的重点。机器学习是人工智能系统从原始数据中提取信息并从新数据中学习预测的能力。深度学习将人工智能和机器学习结合在一起。它关注的算法受大脑结构和功能的启发，被称为人工神经网络。最近，深度学习在消费者界和整个医学界受到了广泛的关注。由Alex Krizhevsky设计的神经网络AlexNet赢得了2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ImageNet大规模视觉识别挑战赛），这是一项年度图像分类竞赛。另一个相对较新的发展是使用图形处理单元（GPU）支持深度学习算法。 GPU擅长深度学习应用程序所需的计算（乘法和加法），从而减少了应用程序的处理时间。在萨斯喀彻温大学的实验室中，研究人员正在进行与医疗保健应用相关的有趣的深度学习研究-作为电气和计算机工程教授，Seokbum Ko教授带领研究团队。在医疗保健领域，使用人工智能或机器学习进行诊断是一项令人振奋且充满希望的新技术。提取眼睛中的血管和视网膜血管异常是诊断糖尿病和心脏病的重要方法。为了提供可靠和有意义的医学信息，医生必须从视网膜图像中提取视网膜血管，以进行可靠和有意义的解释。尽管可以进行手动分段，但这是一项复杂，耗时且繁琐的任务，需要很高的专业技能。研究团队开发了一种系统，可以通过读取原始视网膜图像来分割视网膜血管。它是一种计算机辅助诊断系统，可减少眼保健专家和眼科医生的工作量，并且在保持高精度的同时，图像的处理速度提高了10倍。检测肺癌计算机断层扫描（CT）被广泛用于肺癌的诊断。但是，由于CT扫描中良性（非癌性）和恶性（癌性）病变的视觉效果相似，因此CT扫描不能始终提供可靠的诊断。即使对于具有多年经验的胸腔放射科医生来说，也是如此。随着CT扫描分析的迅速发展，迫切需要先进的计算工具来协助放射科医生进行筛查。为了提高放射科医生的诊断能力，研究人员提出了一种深度学习解决方案。根据他们的研究结果，他们的解决方案优于经验丰富的放射科医生。此外，基于深度学习的解决方案的使用通常可提高诊断性能，而经验较少的放射科医生则将从该系统中受益最多。局限和挑战尽管深度学习算法在放射和医学的各种任务中显示出了巨大的希望，但这些系统远非完美。获得高质量的带注释的数据集仍然是深度学习培训的挑战。大多数计算机视觉研究都基于自然图像，但是对于医疗保健应用，我们需要带有注释的大型医学图像数据集。从临床角度来看，另一个挑战将是测试深度学习技术与人类放射科医生的比较。医生和机器学习科学家之间需要更多的合作。人类生理学的高度复杂性也将给机器学习技术带来挑战。另一个挑战是验证需要用于临床实施的深度学习系统，这可能需要多机构协作和大数据集。最后，需要一个有效的硬件平台来确保深度学习系统的快速处理。在复杂的医疗保健领域，人工智能工具可以支持从业人员提供更快的服务和更准确的诊断，并分析数据以识别可能导致某人患上特定疾病的趋势或遗传信息。当节省时间意味着挽救生命时，人工智能和机器学习可能会对医务工作者和患者产生革命性的影响。