吴恩达团队推出骨骼X光片识别竞赛：你的AI，能击败人类医生吗？
李林 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
量子位之前介绍过吴恩达团队发布的最大医学影像数据集MURA，现在，基于这个数据集的比赛来啦~
MURA的全称是musculoskeletal radiographs，这个数据集共有4万多张多角度射线检测图像，包含人体上肢的7个部分：肘、指、小臂、手、肱、肩、腕。这些图像来自对12173名病人的14863项研究。
今天上线的竞赛名叫MURA骨骼X光片深度学习竞赛（Bone X-Ray Deep Learning Competition），比的是AI模型分析MURA的骨骼X光片，像放射科医生一样从中识别异常的能力。
参赛选手的任务，相当于培养一名“AI放射科医生”。用来培训“医生”的数据集已经整装待发，不过下载地址并不公开，需要填写邮箱等个人基本信息来提取。
“医生”培训好，选手需要通过Codelab提交可执行的代码，这些代码在一个非公开的测试集上运行一遍，得出官方成绩。
比赛刚刚放出，排行榜上还只有MURA数据集出品方提供的两个成绩。一个是人类放射科医生的最佳战绩0.778 (0.774, 0.782)，另一个是这个斯坦福团队提供的评测基准0.705 (0.700, 0.710)，由169层卷积神经网络达成。
人类医生暂时领先。
所以，就有了来自吴恩达老师的这个问题：
你的AI模型从骨骼X光片中检测异常的能力，能赶上人类放射科医生吗？
有志于填表领数据集参赛的同学请到这里：
https://stanfordmlgroup.github.io/competitions/mura/
只想看看论文的同学到这里：
https://arxiv.org/abs/1712.06957
— 完 —
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