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除了協助醫學影像的辨識， AI 還能預測醫師無法從影像預知的疾病，透過導入大量影像，機器就能評估疾病風險，如心血管疾病、癌症等。待 AI 累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，可讓機器自行辨識。目前已用於淋巴結中的乳腺癌轉移瘤檢測，以及糖尿病視網膜病變等。
人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，而這項技術在全球的可接近性也尤其重要。根據 Google 機器人學習數百項訓練模型發現，儘管研究尚處相當早期的階段，模型的曲線下面積 （ AUC ） 達到 0.7 （演算法正確度達 70% ）。同時在定位腫瘤的準確率達到 89％ ，已高於人類病理學家的 73% 。
Google AI 產品經理 Daniel Tse 說明，目前 Google AI 演算模型已在醫學期刊與醫學模型等發表研究結果，未來可望將相關技術帶到實際應用中。
目前 Google 也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署 （ FDA ） 以及歐盟等相關單位，而臨床驗證的部份則攜手硬體廠商 Nikon 等合作。可預見的是，未來人工智慧演算法雖然無法取代醫生，但可望成為推行醫療行業向前邁進的重要工具。
