患者說呼吸困難，甚至連休息時也是如此，此外還久咳不愈，腳踝腫脹，終日疲憊不堪。醫生意識到這些病情很像心臟病的癥狀，于是要求患者進行心臟超音波檢查。檢查結果顯示，患者的心肌有問題，因此需要進行更加精確的診斷——患者是患了心肌癥還是心包炎?

這兩種疾病區分起來非常棘手。為了做出正確的診斷，心臟科醫生需要依靠經驗和大量的心臟超音波檢查數據。但即便將訓練和技術相結合，結果還是非常復雜。技能嫻熟、經驗豐富的心臟病專家做出的診斷結果的準確率為75%，其他醫師的準確率則不到50%，比擲硬幣好不了多少。

幸運的是，新技術已經出現，可以幫助醫生做出正確的判斷。

研究團隊在英特爾®Saffron™人工智能系統中，加載了一名縮窄性心包炎患者的數據和一名心肌癥患者的數據。數據量非常大：在心臟的6個位置進行了90項測量，單次心跳測量20次，每名患者每次心跳共測量10000個屬性。

“以前，在這類診斷中，你必須知道要查找什么，然后集中精力研究少數幾個屬性，但在此過程中，會出現個人偏見。新的革命性技術可以基于每次心跳的全部10000個屬性進行判斷，從而提高診斷準確率。心臟病的診斷容不得半點馬虎，只有這樣才能帶來最好的結果。”英特爾® Saffron™人工智能事業部副總裁兼總經理Gayle Sheppard說道。

研究人員采用的是聯想記憶人工智能，通過模擬人腦的工作方式來揭示相似度模式。這些解決方案旨在幫助人們處理高度復雜的任務，所需的學習數據也比傳統解決方案少;而且可以實時學習和適應，無需預設規則和參數，并且能以更快的速度生成洞察。

人工智能不但實現了超過90%的準確率，并且其學習曲線也比其他機器學習方法短。在獲取了三分之一的患者數據后，準確率就達到了上述水平。

試驗的成功有望為醫師帶來一種極有價值的診斷工具，既能提高患者的健康水平，又能降低醫療服務機構的成本。

“人工智能對醫療行業的最大貢獻是促進患者體驗的均衡，為醫師和患者帶來更多的經驗和智慧，”Sheppard 說，“如果你能獲取世界上的所有知識和全世界醫師的所有經驗，并將其提供給世界任何地方的任何醫師，結果會怎樣?”

人工智能正在變革每個行業，但它在醫療行業中發揮的作用將非常深遠。