成為醫師的培訓通常需要在醫學院和醫院進行數年的艱苦工作。根據國家兒童醫學中心的數據，在中國，每年80萬醫學畢業生中，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名選擇專業地照顧年輕患者。與傳統醫生相比，該組的工作量平均要多2.4倍，住院病人則多2.6倍。

行業專家正在集思廣益，以尋找其他解決方案以使該行業更具可持續性，例如創建人工智能“醫生”，這可能是“教each”的障礙。

上海兒童醫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。

趙的轉型計劃的核心是開發一種基于數字聽診器的智能識別系統，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。”“但是，對于許多在該領域缺乏熟練培訓的縣級醫生而言，及時檢測一直很困難。”

去年，約有30，000名患有冠心病的兒童產生了大量的聲學數據。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。