为什么医学影像AI已进入「后深度学习时代」？( 二 )
工程派的做法 ， 则是进一步发挥深度学习自身的优势 ， 扬长避短 ， 获取更多标注数据 ， 设置更多参数 ， 用更强大的算力 ， 训练出一个能够学习更多维度特征的“经验模型” 。 其本质是建立某种学习和搜索的Meta Method ， 依靠摩尔定律带来的指数增长的算力 ， 让机器自行构建复杂的知识系统 。
前者强调人工设计 ， 后者依靠机器自主构建 。
后深度学习时代的医疗AI研究走向 ， 正朝着这两个看似极端的方向发展 ， 工者愈工 ， 理者愈理 。
前者的难度在于理论的突破 ， 从某种程度上取决于个别人的开创性研究成果；而后者在很大程度上取决于整个行业的数据标准化、开放化和监管进度 。
二者虽殊途 ， 但目的是同归 。
深度学习+医学影像的瓶颈
电子科技大学教授李纯明曾在接受雷锋网AI掘金志采访时谈到 ， 深度学习吸引人的地方在于 ， 原则上它在不同的应用中均可以使用同样的训练算法框架 。
只需替换训练数据和相应的标注进行训练 ， 即可得出一个具有某种输入输出关系的多层神经网络 。
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