Aprendizaje profundo en oftalmología
La imagen médica es una de las principales formas de diagnóstico de enfermedades. En 2016, Gulshan y otros equipos de la Universidad de California informaron por primera vez en la revista JAMA que la inteligencia artificial diagnosticó retinopatía diabética a partir de más de 65,438 fotografías del fondo de ojo de la retina. En comparación con 54 oftalmólogos y residentes mayores con licencias médicas de EE. UU., la sensibilidad y especificidad fueron superiores al juicio humano. En 2017, Golden publicó "Inteligencia artificial" en la revista JAMA. Mediante el aprendizaje profundo, se pueden leer rápidamente fotografías patológicas para diagnosticar si el cáncer de mama tiene metástasis en los ganglios linfáticos. Aunque no puede reemplazar completamente a los patólogos, mejora en gran medida la velocidad del diagnóstico, reduce la carga para los patólogos y mejora el efecto. Enshay de la Universidad de Manchester en el Reino Unido analizó 668 pacientes con cáncer de ovario y creía que la inteligencia artificial es superior a los métodos estadísticos convencionales y a los métodos de cálculo de redes neuronales artificiales, y puede analizar mejor el pronóstico de los pacientes y los factores que afectan el pronóstico.