準確率95%
料做比對，找到某種連結，這是過去統計法和有血有肉的活人醫師忽略掉的一點。
張康和70位團隊成員從廣州一家轉診醫院130萬個兒童就診紀錄，抽取1億筆資料，訓練這個人工智慧「診斷器」，對呼吸系統病症和鼻竇炎的診斷準確率高達95％。他說，更讓人驚訝的是，較不常見的疾病如嚴重氣喘準確率高達97%，細菌感染腦膜炎和水痘也達93％，單核白血球增多症確診 率也有90％。
伯明翰大學工程學教授范德(Duc Pham)說，這個軟體可以幫助醫師加速並更準確診斷病情，改善醫療健保體系，「但不會代替醫師。」他說，機器學習無法100％保證正確的結果，不管它吸收了多少筆資料，經過多少次「訓練」。近幾個月，有關人工智慧對檢測疾病產生「革命性」貢獻的報導屢見不鮮，包括診斷發現癌症、基因病變以及阿茲海默症。上個月，美國研究人員才發表早期發現導致子宮頸癌的病灶的方法，準確率91％，高於體檢發現率69％、或傳統實驗室檢測法71%。