本文摘要：智能硬件网讯机器哪怕价值上亿，也无法替代医生来治病救人；但一个25美元的可穿着设备却告诉你什么时候该去看医生。1996年，美国芝加哥的库克郡医院急诊室使用了一种算法来辨别经常出现胸痛症状的患者中，哪些面对更高的心脏病发作风险，否在医院床位短缺的情况下有住院的充份理由。该算法严苛按照流程继续执行系统的基础测试，被证明不但较慢高效，且及其精准。比起全然倚赖医生的辨别，该算法判断的较低风险患者数量多了70％，而高风险患者数量则超过实际数量的95％（医生辨别仅有为75－89％）。
智能硬件网讯机器哪怕价值上亿，也无法替代医生来治病救人；但一个25美元的可穿着设备却告诉你什么时候该去看医生。1996年，美国芝加哥的库克郡医院急诊室使用了一种算法来辨别经常出现胸痛症状的患者中，哪些面对更高的心脏病发作风险，否在医院床位短缺的情况下有住院的充份理由。该算法严苛按照流程继续执行系统的基础测试，被证明不但较慢高效，且及其精准。比起全然倚赖医生的辨别，该算法判断的较低风险患者数量多了70％，而高风险患者数量则超过实际数量的95％（医生辨别仅有为75－89％）。
这感叹让人赞叹——要告诉那个年代，深度运算还并未问世呢。想象当前，仅有今年在用于的IoT设备就近乎64亿个——全球平均值每人一台。这么可观的数量，哪怕只有1％能通过脉搏、饮食和睡眠中数据来辨别用户健康状况的话，那么全球需要及时化疗的患者数量不会是之前的5倍。
但确实真是的还是机器学习能力，它好比广泛应用算法那么非常简单，而是通过搜集的大量数据，觉察出享有几十年从医经验者都无法找到的症状。想象一下，Fitbit（美国身体健康追踪器品牌）觉察到用户脉搏出现异常，表明出有反感的心脏发作征兆，于是警告用户及时就诊。机器学习就意味著居家用品也能解决问题“不有可能解决问题”的问题。
IBM的“沃森（Watson）”和Google的“深度思维（DeepMind）”在诸多领域（如Jeopardy智力解说和棋士）展现出多达人类后，机器学习就仍然是一个愿景了。现在要回答的是：如果Fitbit能救命，而Nike＋FuelBand运动追踪器无法救命，你不会出售哪一个呢？。
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