成為醫(yī)師的培訓通常需要在醫(yī)學院和醫(yī)院進行數(shù)年的艱苦工作。根據(jù)國家兒童醫(yī)學中心的數(shù)據(jù)，在中國，每年80萬醫(yī)學畢業(yè)生中，只有22，000成為專家。

對于那些學習兒科的人來說，事情似乎更加令人不快，在22，000名候選人中只有300名選擇專業(yè)地照顧年輕患者。與傳統(tǒng)醫(yī)生相比，該組的工作量平均要多2.4倍，住院病人則多2.6倍。

行業(yè)專家正在集思廣益，以尋找其他解決方案以使該行業(yè)更具可持續(xù)性，例如創(chuàng)建人工智能“醫(yī)生”，這可能是“教each”的障礙。

上海兒童醫(yī)學中心副主任趙列斌正在率先運用人工智能，通過提高診斷技能和減少工作量，使兒童病房變得更智能，更流暢。

趙的轉(zhuǎn)型計劃的核心是開發(fā)一種基于數(shù)字聽診器的智能識別系統(tǒng)，以對兒童的心肺音進行分類。

趙說：“先天性心臟病仍然是中國常見的先天性缺陷?！薄暗?，對于許多在該領域缺乏熟練培訓的縣級醫(yī)生而言，及時檢測一直很困難?！?/p>

去年，約有30，000名患有冠心病的兒童產(chǎn)生了大量的聲學數(shù)據(jù)。這促使Zhao和他的團隊采用機器學習算法來識別生命體征警報并將其分類為有威脅或無威脅。