“深度学习”在哪些方面对分类、预测能力进行了优化？

本文参考了三篇深度学习在医学图像处理中的三篇综述性的文章，旨在对于深度学习和医学图像相结合的现有情况做一个小总结，并探讨一下未来的一些发展趋势和自身的一些思考。

本文主要介绍了通过深度学习进行肺部病变识别的应用，首先简单介绍了影像学医学背景和相关知识，接着介绍了目前能获得的公开的肺部病变数据集，最后介绍了神经网络的实现方式和处理后的效果以及性能分析，其中涉及到了多特征识别的问题。

计算机毕竟无法完全具备人性，所以无法完全取代律师、医生这类需要调动人性的职业，但像Watson这样的产品的发展可以成为他们有力的助手，使得这些领域可以更好地发挥社会效用。

人工智能将会在众多领域产生广阔的影响，从医疗到图像和语音识别会。日前，奥巴马政府发表了一份报告，美国白宫科学和技术办公室宣布，将在未来数月举办四场研讨会，对迅速发展的人工智能领域展开探讨，并成立“人工智能和机器学习委员会”，协调全美各界在人工智能领域的行动。

根据所擅长的语言选择吗，比如Python、Lua、C++等，还是根据CNN或者RNN来选择，或者根据所要做的业务方向？

药物临床试验是确证新药有效性和安全性必不可少的步骤。进行药物临床试验需要多种专业技术人员的合作。包括医学、药学、药理学、生物学、生物统计学等。为了充分发挥这些人员的作用，他们应当充分了解药物临床试验的研究过程和有关的法规、标准和原则。准备和正在参与临床研究的医生及有关人员应当首先了解开展临床研究的基本原则、理念和法规要求，才能保证在将来的工作中处于主动地位。

目前2017中国国际大数据产业博览会分论坛确定了最后一个核心论坛主题，即“第三届中国大数据安全高层论坛”。届时，政府部门、大型行业、产业界代表及专家、学者等300位嘉宾将出席该论坛，共议大数据安全。而医疗大数据作为大数据中举重若轻的一部分，也一直为大家所乐道，那么它在精准医疗发展过程中究竟占据着怎样的地位呢？

精准医疗涵盖范围广，涉及多学科。从技术上来看，仍处于研究或临床试验阶段的细胞免疫疗法和基因编辑产业链尚不完整，基因测序的产业链较为明晰。2016至2020年，全球精准医疗市场规模将以每年15%的速率增长。预计2020年全球精准医疗市场规模将破千亿，达到1050亿美元。

“大数据+健康”将在医学服务模式上发生一个从改变到颠覆的革命，带来的是我们今天医疗服务组织方式的改变，我们未来是不是要重提医疗服务的核心主体是医生，而医疗服务的核心对象应该是患者，所谓的PCIC就是以人为中心的主动医疗健康服务。