时间：2016年11月15日，下午两点
地点：黑楼二楼报告厅
分享人：pding（DeepCare CTO）
碎片记忆：
深度学习算法在医疗领域应用前景广阔。哈佛顶级专家医生、北京协和医院资深主任医生、普通主任医生，对乳腺癌的标记正确率约100%（base），97%，65%，而算法的标记准确率为92%。此外，深度学习算法还在肠息肉检测、视网膜判断糖尿病等领域有所长。
许多疾病在恶化前是完全可以发现和预防的，但是人们对医院有认识偏差，往往是小病不愿意上医院。一个30w的检测仪器社区完全可以提供，但是社区没有专门的医生来帮忙看片，而深度学习算法就可以把规律从经验丰富的医生那里“拿出来”，让普通的医生都能掌握，从而惠及普通民众。市场现有的医疗器械产品售价2000美元，而DeepCare目前在产品层面的应用主要是“手机摄像头+前端app”做数据分析，成本比市场同类产品低很多，仅200美元。以iphone7为例，其摄像头和处理性能比笔记本i5处理器要快3倍，前者20ms，后者1min。
相比零基础者，他们更需要能够快速上手做出成果的人，人才结构分三层：1.软件/硬件工程师，负责搭建算法运行的基础框架；2.算法工程师，负责图像识别算法构建，包括医疗背景的博士；3.前端工程师，负责前端页面构建，医疗图像单张图片大小约1.2G，因而主要考虑大小存储。此外还招聘内容实习生。预计明年可以在杭州开设分部。
以上为个人简单整理，欢迎有兴趣同学投递相关岗位。
