“大家都有过相关的看病或者检查经历，知道不管是胸片，CT，核磁共振，B超，心电图，甚至一些体液检测，都是一种非常快速的检查技术。
不过除了像是B超，心电图这种少数能够马上拿到检查报告外，其它的大部分影像检查和体液检查都需要等待较长的时间才能出结果。有的时间比较短的可能等待半个小时一两个小时，有的呢等待半天，还有的一两天，甚至需要等待一周时间，这大大延误的病情，浪费掉了非常宝贵诊治时间。
之所以会出现这种情况，是因为这些检查技术的检查速度是很快，但需要医生对于这些检查所生成的影像画面进行仔细分析解读，诊断，从而才能够得出结论，生成检查结果。因为整个分析解读诊断过程全部都是由医生人工完成的，所以任务量很大，效率也就比较慢了。即便是一名病人的诊治时间是五分钟，那么十名病人，一百名，甚至更多的病人加起来，那需要的时间可就多了。”
“所以我们就在想这个针对于这些检查影像画面的分析解读诊断工作能不能交给人工智能来完成呢，这样一来不就是剩下了很多时间吗。
大家知道，在图像识别技术领域，我们一直走在行业的前沿。在我们看来，这项工作非常容易实现，因为本身我们就可以运用各大医院所积攒下来的这些检查影像画面数据资料进行学习训练，这样一来我们的这套医学影像画面识别诊治系统就能够不断的学习成长，强大。
通过它强大的分析计算能力，可以发现很多医生都很难发现判断的病灶。从这方面来说，它在这方面的准确性精度是哪怕经验在丰富的老医师都无法比拟的。
而通过这套医学影像画面识别诊治系统，患者们就可以最快速度获得检查结果，不需要漫长的等待过程。基本上可以实现检查完检查诊断结果同步生成，这是人工远远无法比拟的。
然后我们可以将这套医学影像画面识别诊治系统并入到整个人工智能医疗诊治系统中来，成为其中的一套子系统。
如此一来，患者可能只需要十几分钟，就能够完成整个门诊的看病检查诊治过程。若是患者的病症无需住院，或者是其它介入治疗，
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