近日，美国麻省总医院的专家在用 AI 诊断颅内出血上有了新的进展。麻省总医院的专家只使用了 904 例头部 CT 影像资料，其中每份病例包含了 40 张影像图片。五个来自神经放射科的专家对这 3000 多张图片的颅内出血情况和类型进行了依次标注，用于 AI 的深度学习。因为学习资料有限，专家们还在 AI 系统内预先输入了一些医生辨别 CT 影像的步骤和方法，比如对比局部区域的明暗，连续查看一个位置在多张图片中的变化等。尽管只学习了不到 1000 例病例，但是 AI 的进步完全不输于身经百战的放射科医生。在「毕业考试」中，AI 在一组 200 份影像中准确辨识了 98% 的颅内出血，在另一组 196 份影像中，辨识了 92% 的颅内出血。同时，AI 算法的特异性在两组影像中都达到了 95%。这样的诊断正确率和放射科医生几乎没有差别。