美國的醫療體制急待有人伸出援手進行改革，並非什麼秘密，而人工智慧在這件事上所扮演的角色，才是讓人驚訝之處。
GE Healthcare 數位解決方案部門醫療長 Dr. Michael Dahlweid 在本週 GPU 科技大會的一項講座活動裡，講述了美國醫療體制的各種問題，以及廣泛使用深度學習來發掘解決之道的範疇。
這些數字讓人不禁搖頭：他說每年本可避免十萬人死亡、平白浪費掉近三分之一的整體醫療支出（超過6900億美元）、三分之一的電子病歷內容錯誤，而資訊爆量則是讓醫師們喘不過氣。
「當前醫療界都把人工智慧研究的重點放在影像上，我們需要把人工智慧用在更多地方。」Dahlweid 說。
總有一天人工智慧讀取醫療影像的效果，會比放射科醫師還要更快、更準確。
GE 如何將人工智慧用在醫療方面
人工智慧在讀取 X 光、核磁共振成像（MRI）及其它醫學影像方面，已經拿出比放射科醫師還要更快、更準確的表現，還加快了研究新式藥物的速度且提供更全面精確的診斷內容。
不過 Dahlweid 表示人工智慧用在醫療方面還有更多的可能性。GE 正在實驗將深度學習用在處理更多工作上，像是：
- 辨識癌症生物組織裡的各類細胞
- 為加護病房裡的每名病患決定最有效的治療方式
- 預測加護病房裡的病患是否會出現敗血症或感染的情況
- 使用超音波評估患者出現心臟病症的風險
- 預測發作的情況
Dahlweid 說人工智慧還能協助醫師做出決定和處理大量醫療資訊。