医生诊断病人，已经到了通过访问服务器发现隐藏在医学图像中的病情趋势和异常的时代了。

这是因为今天被称之为Enlitic的创业公司出现了。它在发展一种技术，来帮助医生使用日益流行的方法来达到一种称为深度学习的人工智能。

这种计算风格涉及到培训称为人工神经网络地系统，其基于大量来源于音频，图像等方面的信息，然后给系统呈现新的信息并收到有关它的推论得到的信息作为响应。 Enlitic的创始人兼首席执行官杰里米·霍华德，希望通过这种方法挖掘医疗数据，并给医护专业人员提供易于使用的应用程序。

“在你诊断的过程中，至少可以根据分析类似案件等过去的数据集的方式，”霍华德在VentureBeat的采访时说。

数据可能包括X射线，核磁共振，CT扫描，三维医疗等影像。 Enlitic软件可以插入到医疗机构已经在使用的系统当中，从而分享或查看医疗图像。研究人员可以标注图像，然后单击以找到其他类似的数据元素。 Enlitic可以与医疗技术公司进行授权合作，甚至共同进行产品开发。

技术并不缺乏炒作，深度学习在快速变化，一直以来伴随着新的最佳实践和技术产生。随着Enlitic的启动，在一定的空间内，深度学习技术可以在许多行业派上用场的思路变得越来越清晰，但也可能是只针对特定地区，特定工种的工人的申请。霍华德认为这是可能的深度学习的不断成熟。

称之为Jetpac的创业公司，在Instagram的图像之中用“深度学习”来发现微笑和其他的东西。谷歌刚刚买了它。作为其收购Madbits的结果，Twitter可能会获得更好的图像搜索功能。在音乐串流服务Spotify的一名实习生已经基于他创造的“深入学习动力”的推荐引擎做出了迷人的播放列表。

同时，创业公司正在构建技术，来帮助许多公司实现深度学习他们的体系结构，或改善现有系统的效率。在硬件方面，还有Ersatz 和Nervana。图片为导向的Clarifai和开源为重点的Skymind一直在应用程序无关的软件上努力。

当涉及到医疗保健，Enlitic将必须证明，当涉及到技术时它有一个优势，即使其他很多初创公司都希望通过推进医疗服务得到大的利益。以癌症为中心的熨斗健康; Evolent健康，这表明处理方案是基于数据的;西风健康，它可以显示参加药物试验的人的不同之处。丹麦的创业公司Brainreader，通过分析医疗图像得以帮助医生诊断患有阿尔茨海默氏症的病人。

同时，IBM已经明确表示，它打算在医疗保健中利用其沃森“认知”技术，即使它不使用深度学习，但也会使用对基于大型数据集的方法，最终使判断得到质的提升。

IBM单就它的市场力量就可以获得大量的关注，这让Enlitic证明其优势的时候要付出一定的代价，无论是它需要落实所花费的时间或医生和患者可以获得的具体结果。

在任何情况下,这段时间，考虑到深度学习中的招聘和收购活动以及充满活力的医疗保健市场,如果Enlitic显示了一些成功,它可能看起来像医疗技术公司的强大附属,如果不是因为它的技术,那么就是因为它的团队。

霍华德本人以前是数据科学竞争创业公司Kaggle的总裁。他说他就是从那里看到了深入学习系统一直帮助人们赢得比赛，

除了霍华德本人，Enlitic雇用三名具有丰富计算机视觉经验的高级数据科学家。公司可能会喜欢这样的团队。

但霍华德说，他并不是想开公司，然后迅速卖掉。

“这实际上是我的20年计划，而不是2年的计划，”他说。