醫療界出現一股趨勢：我們並不會長生不老。
數據導向的醫療服務能夠舉出更細微的趨勢，像是只有在比較上萬筆病歷時才會看出來的模式。或是能夠推動提高治療成效的模式。
也因為如此，醫學界（尤其是放射線學與病理學）愈來愈看重數據。由 Mark Michalski 領軍的麻州總醫院臨床資料科學中心，運用人工智慧技術找出能提升偵測、診斷與治療疾病水準的模式，期望加快這個過程。
「這不只是跟大數據分析有關，也不只是跟基因科技有關，而是跟運用機器學習在通常不會發現的地方認清楚極為珍貴的信號有關。」Michalski 在 AI Podcast 最新一集的節目裡，對科技記者 Michael Copeland 這麼說。
Michalski 簡單介紹他見到人工智慧技術對醫療界帶來的改變，不只像是創造出更貼近個人需求的醫療內容，也改善了醫病關係。
Michalski 說「我想提供良好的服務給患者，便是做好我們身為放射線科醫生的份內工作。我們得開始思考這些事情。我們提供數據，得知道怎麼留住和解讀其中的訊息。」
一名電腦科學家如何運用人工智慧去閱讀失落的古籍
要是錯過了上週的節目，它精彩到值得你再聽一次：肯塔基大學電腦科學家 Brent Seales介紹他如何運用人工智慧解讀古老文字。
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