本文摘要：Infervision正在展开开创性的工作，利用机器学习算法临床和化疗中风。这家人工智能医学影像专业公司早已已完成了HeadCTAugmentedScreening平台的顺利试点。Infervision期望通过让医生更加较慢更加精确地临床中风，并评估中风所导致的伤害，让这项技术较慢普及并挽回生命。 除了这个使用机器学习检测中风的顺利案例之外，此前有报导称之为Infervision的平台需要在X射线和CT扫瞄中检测肺癌的早期征兆。

Infervision正在展开开创性的工作，利用机器学习算法临床和化疗中风。这家人工智能医学影像专业公司早已已完成了HeadCTAugmentedScreening平台的顺利试点。Infervision期望通过让医生更加较慢更加精确地临床中风，并评估中风所导致的伤害，让这项技术较慢普及并挽回生命。

除了这个使用机器学习检测中风的顺利案例之外，此前有报导称之为Infervision的平台需要在X射线和CT扫瞄中检测肺癌的早期征兆。Infervision用于多达100,000个带注解的医学图像扫瞄来训练算法，该算法获得了更好实行的数据，从而可以更为有效地临床出有两种主要类型的中风——出血性中风和缺血性中风。Infervision创始人兼任首席执行官ChenKuan回应：“X射线是一种十分古老的检测方式。

例如在中国，早已多达15年没有人在学术会议上胸部X射线检查了。直到最近人工智能的来临，人工智能协助放射科医师找到了他们以前无法看见的问题。因此，我们十分自豪地看见，放射科医生开始辩论一些牵涉到人工智能的十分有意思和神秘的案例。

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