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现有AI诊疗模型也有局限性。李志成说,许多模型通过大规模标注数据集训练,寻找图像特征与临床结果之间的相关性。虽然这种方法在准确率上取得了显著成效,但这种“黑箱式”操作缺乏解释性依据,导致医生难以完全信赖AI的诊断结果,因此回归医学源头的认知格外重要。
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深度神经网络由多层相互连接的节点组成,执行线性和非线性操作以处理复杂数据。其中,非线性运算(如激活函数)使深度神经网络能够解决复杂问题。2017年,麻省理工学院恩格伦德小组与马林·索尔贾契奇实验室合作,在光芯片上演示了能执行矩阵乘法的光学神经网络,但这种设计无法在芯片上直接进行非线性操作。设计的难题在于,触发光学非线性非常耗电。
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