一种基于数字听诊器的智能识别系统
成为医师的培训通常需要在医学院和医院进行数年的艰苦工作。根据国家儿童医学中心的数据，在中国，每年80万医学毕业生中，只有22，000成为专家。
对于那些学习儿科的人来说，事情似乎更加令人不快，在22，000名候选人中只有300名选择专业地照顾年轻患者。与传统医生相比，该组的工作量平均要多2.4倍，住院病人则多2.6倍。
行业专家正在集思广益，以寻找其他解决方案以使该行业更具可持续性，例如创建人工智能“医生”，这可能是“教each”的障碍。
上海儿童医学中心副主任赵列斌正在率先运用人工智能，通过提高诊断技能和减少工作量，使儿童病房变得更智能，更流畅。
赵的转型计划的核心是开发一种基于数字听诊器的智能识别系统，以对儿童的心肺音进行分类。
赵说：“先天性心脏病仍然是中国常见的先天性缺陷。”“但是，对于许多在该领域缺乏熟练培训的县级医生而言，及时检测一直很困难。”
去年，约有30，000名患有冠心病的儿童产生了大量的声学数据。这促使zhao和他的团队采用机器学习算法来识别生命体征警报并将其分类为有威胁或无威胁。
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