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&ldo;行。&rdo;&ldo;那，邵總，我先走了，思恆醫療還有事情。&rdo;&ldo;行。&rdo;&ldo;拜拜。&rdo;邵君理略一點頭。等阮思澄離開以後，邵君理將目錄名冊翻回到了項鍊那頁，把圖和文掃了一遍‐‐他注意到阮思澄在翻看時曾停留數秒。…………除去這次，阮思澄、邵君理幾乎沒有閒聊。新年跨年那天晚上，阮思澄給邵君理髮祝福簡訊，說：【祝揚清在新的一年蒸蒸日上，也祝您投資的思恆前程錦繡，讓您賺到好多好多！！！】邵君理回：【已經賺了。】很多很多。他指的並不是金錢。…………醫院病歷開張以後，再談合作就容易了。阮思澄用雲京兒童醫院、j省人民醫院、雲京p大三院做例子吹牛逼，又拉來了一些合作，基本都是外省市中電子病歷程度高的摩登醫院。它們對it友好，卻又沒有被太多的公司&ldo;騷擾&rdo;過。到二月時，陳一非帶隊將&ldo;急診胸痛&rdo;部分全部做出來了。一切都在計劃當中。資金還能再挺大約兩個來月。他們需在一個月內完成測試、改bug、完善，同時阮思澄與投資公司接觸，等產品一出來立即演示、融資。就一個月可以融資，時間真的相當緊了。這說明，阮思澄要立即籤ter射et（投資條款清單），催人家做盡職調查，籤投資交易檔案。等拿到了過橋貸款，才可以松一大口氣。在測試時，阮思澄、陳一非、石屹立等人都非常緊張。對於早早便完成的頭部以及部分腹部，思恆醫療已經完成程式測試。他們將80的患者病歷用於訓練多層神經網路，20的患者病歷用於測試最終的準確率，都沒問題。現在，思恆醫療需要做的，就是測試剛做好的胸部還有剩餘腹部，以及綜合起來的全部腹部。而這些恰恰是整個專案當中最困難的部分，說不擔心絕對是在撒謊扯淡。但阮思澄也並不算特別害怕‐‐陳一非的方向、框架沒有問題，邵君理都說了，非常清楚乾淨。他們將胸痛患者的心電圖、ck-b、肌鈣蛋白等等資訊輸入軟體，又把許多急性腹痛患者的檢查資料、ct片子、b超影片也輸入進去，屏住呼吸，拿到ai給他們的診斷結果，急急忙忙地與患者病歷上的&ldo;標準答案&rdo;比對。結果如同晴天中的一道霹靂，扇了思恆醫療每個人一耳光。甚至打得他們耳朵裡面嗡嗡直響。不準。而且，完、全、不、準，診斷的正確率大約只有一半。他們用看救命稻草般的眼神看急診醫生c石屹立，石屹立一一複查，神情同樣痛苦，表示，對於有分歧的患者，病歷上面三甲醫生給的診斷是正確的，而ai給的診斷，是錯誤的。 裁員（三）對於ai來說, 讓結果從&ldo;不準&rdo;到&ldo;準&rdo;, 不是十分容易，與傳統的&ldo;找bug修bug&rdo;模式全然不同。目前在對ai的爭論當中，一個常常被提起的問題就是&ldo;演算法黑箱&rdo;。也就是說，人類不能解釋它的工作原理。人工智慧的核心是&ldo;神經網路&rdo;。科學家們模仿人類神經系統，讓機器進行學習。&ldo;神經元&rdo;們一層一層分佈下來，每個單元都能接收部分資料，再將結果向上傳給其他單元。還是用&ldo;貓&rdo;來打比方，第一層可以將圖片切割、降維, 得到許多小圖, 第二層在每個維度利用色差尋找邊緣, 三四五層根據勾勒出的邊緣確定各個器官形狀，六七八層透過各個部分顏色判斷毛色、花紋，瞳色……最後頂層得出答案：這是貓、狗、兔子、其他。2006年多層神經網路出現以前，機器學習都只處於初級階段, 需要人工提取特徵。而2006年後, 它進入到&ldo;深度學習&rdo;的大時代。人類不監督、半監督, 機器自己分析特徵、獨立思考。給一萬張貓的圖片, 說&ldo;這都是貓&rdo;, 它就懂了，再給一張它沒見過的，問&ldo;是不是貓&rdo;, 它會說是。人們給它正確答案的資料集, 它便可以進行學習, &ldo;看&rdo;的越多會的越多，不斷最佳化自身能力。因此，&ldo;人工智慧&rdo;定義十分清晰，區別是真&iddot;人工智慧還是噱頭只需要看它有沒有模仿人腦。然而，對每一層都在提取什麼特徵，以及機器為何要做這些事情、為什麼能得出結論，人類無法解釋。根據輸出，有些提取簡單易懂，比如勾勒邊緣、模糊圖片、突出重點、銳

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