全球面臨醫療人才短缺問題，而醫學又是一門觀察與判斷的學科，看準未來龐大商機，Google 因而引入人工智慧於醫學應用上，如利用 AI 與機器學習深度運算，協助醫學影像辨識，讓 AI 成為當今醫師診療時的得力助手。
在印度，每年有百萬人因為眼科醫師短缺，當地 45％ 的糖尿病患者還來不及接受診斷就失明，而糖尿病患者要防範失明，極需眼底視網膜篩檢。 Google 便在印度引進 AI 技術進行醫學影像辨識。最新研究指出， AI 判讀結果的準確度逼近視網膜專科醫師。
除了協助醫學影像的辨識， AI海外期貨開戶 還能預測醫師無法從影像預知的疾病，透過導入大量影像，機器就能評估疾病風險，如心血管疾病、癌症等。待 AI 累積大量經驗、準確率高，最終就無須透過人工介入，可讓機器自行辨識。目前已用於淋巴結中的乳腺癌轉移瘤檢測，以及糖尿病視網膜病變等。
人工智慧在醫療領域的發展潛力十分龐大，而這項技術在全球的近用性也尤其重要。根據 Google 機器人學習數百項訓練模型發現，儘管研究海外期貨教學尚處相當早期的階段，模型的曲線下面積( AUC ) 達到 0.7 (演算法正確度達 7海外期貨開戶0% )。同時在定位腫瘤的準確率達到 89％ ，已高於人類病理學家的 73% 。
海外期貨市場交易指令非常豐富多樣，投資該市場需了解不同指令的特性以及相應優缺點，才能夠在風雲變幻的國際期市中準確、高效地加以運用以控制風險、獲得收益。以下單價格為標准進行劃分，指令類型可分為：市價單、限價單、止損單、止損限價單、觸價單等。市價單是根據當前最有利的市場價格執行的委託單。通常在兩種情況下用市價單：一是當市場上合約價格一直在走高或走低，投資者預測這種合約的價格在未來一段時間內還會以這個趨勢繼續就下達指令買入或者賣出合約；另一種情況是市場行情出現了根本性的轉變或此時市場情況對投資者來說極其不利，必須在最短時間內對所持有的合約平倉。此時投資者只希望能盡快將合約平倉，而不在乎價格波動造成的損失。這種指令的優點是能夠迅速達成交易。在活躍市場中，市價單經常被使用。但是，由於市場上期貨合約的價格不斷變化，投資者指令下達與被執行之間有一定的時間差，所以最後達成的價格往往與投資者希望成交的價格有一定的差距，不一定是投資者這筆交易最有利的價格。
Google AI 產品經理 Daniel Tse 說明，目前 Google AI 演算模型已在醫學期刊與醫學模型等發表研究結果，未來可望將相關技術帶到實際應用中。
目前 Google 也積極與監理單位進行合作以取得核准，像是美國食藥署( FDA ) 以及歐盟等相關單位，而臨床驗證的部份則攜手硬體廠商 Nikon 等合作。可預見的是，未來人工智慧演算法雖然無法取代醫生，但可望成為推行醫療行業向前邁進的重要工具。
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