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可以的，广州广医二院妇科，广州医学院第二附属医院妇科技术力量雄厚，人员梯队结构合理。
全科医务人员37名，其中主任医师2名，硕士研究生导师3名，博士3名，副主任医师11名，主治医师6名。
有病床60张，拥有妇科腹腔镜、宫腔镜、阴道镜等一批先进设备。
同时，积极开展临床和基础研究，承担了多项省、市医学基金项目，更增强了专科综合实力。
经过多年的发展，该科室对妇科常见病及各种疑难病症的临床诊治均可取得良好效果。
该科室擅长宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌、各种妇科炎症、子宫肌瘤、卵巢囊肿、子宫内膜异位症、妇科内分泌疾病包括更年期综合征和功能失调性子宫出血等、不孕症、子宫脱垂、尿失禁等妇科疾病的诊治，门诊已开展可视无痛人流术等计划生育手术多年。
目前科室在微创手术方面实力雄厚。
一、腹腔镜手术的广泛应用，近年来腹腔镜手术的比例已超过60%，包括腹腔镜下卵巢囊肿剔除术、子宫肌瘤剔除术、输卵管切开取胚术、附件切除术、全宫切除术等，近几年开展的腹腔镜下盆腔淋巴结清扫术+广泛全宫切除术给广大恶性肿瘤病人带来了另一福音；二、普遍开展各类宫腔镜检查和手术，包括异常阴道流血的诊治、子宫内膜切除术、宫腔镜粘膜下肌瘤切除术、子宫内膜息肉切除术、子宫纵隔切开术等；三、宫、腹腔镜联合诊治不孕症、子宫畸形等。
近些年科室全面开展各类盆底手术，不仅实施经阴道无张力尿道吊带（TVT）术治疗压力性尿失禁，而且采用前盆、全盆重建手术等解决了广大生殖器官脱垂患者的生活困扰，有效提高了其生活质量。
多年的科室建设和人才培养，使得科室目前结构合理，已逐渐细化为妇科肿瘤、普通妇科、妇科内分泌、计划生育四个专业治疗组。
科室另设专人负责宫颈病变的筛查和诊治，开展宫颈液基细胞学检查、HPV DNA检查、阴道镜检查；药物、微波治疗、高频电波刀电圈切除等，受到患者的一致好评。
在教学方面，承担广州医学院各学期大学本科生、专科生及进修生的各种教学工作。
《卵巢肿瘤》网络课件获第五届全国多媒体课件大赛一等奖，《宫颈病变》网络课件获第四届全国多媒体课件大赛大学组优秀奖，《正常分娩》教学课件获广东高校计算机多媒体优秀教学软件奖三等奖等；承担两项卫生部视听教材的撰写，均由人民卫生出版社出版发行；参编多部学科专著。
科研方面，承担三十余项省、市等各级医学科研课题，已经完成的课题有：腹腔镜及腹腔镜超声技术在妇科的临床应用研究、显微外科技术在输卵管性不孕的临床应用研究、早孕因子测定在紧急避孕中的临床应用研究、促凝血形成基因突变在习惯性流产中的临床价值探讨、蝎毒抗癌多肽对人卵巢癌细胞株作用的研究等。
目前在研课题涉及有子宫内膜癌、卵巢癌的发病机制和药物治疗、妇科恶性肿瘤的化疗、子宫内膜异位症的发病和治疗、不孕症的诊治等诸多方面。
科室各级医务人员擅于积极总结归纳临床、科研等各方面的经验和成果，多年来共发表医学论著90余篇。
未来十年,哪些职业会被人工智能取代？
2016年，是人工智能元年。
这一年，谷歌AlphaGo在围棋大战中战胜人类顶尖棋手李世石，微软研发的人工智能设备Echo的语言理解能力击败人类，IBM人工智能医疗机器人Watson仅用时10分钟首次确诊人类罕见白血病。
2017年，是人工智能爆发元年。
这一年，AlphaGo Zero无师自通100:0战胜旧版AlphaGo，百度CEO李彦宏乘坐无人驾驶汽车上五环，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，阿里巴巴宣布成立达摩院。
那么，我们自然要问了，2018年是什么年？答案是......狗年！不过，人工智能时代正式到来已经是不争的事实，这一点从资本的蜂拥而至就能看得出来。
据PitchBook统计，2017年全球人工智能和机器学习领域共获得风险投资超过108亿美元。
过去十年来，该领域的风险投资大幅增长：2010年投资不足5亿美元，2016年达到57亿美元，而2017年投资额较2016年增长了接近一倍。
人工智能已经来了，而且它就在我们身边，几乎无处不在。
但是，我们真的知道什么是人工智能吗？我们真的准备好与人工智能共同发展了吗？我们该如何规划人工智能时代的未来生活？在今天要和大家分享的这本书中，开复大哥就为我们详细论述了什么是人工智能，人工智能的发展历程，以及在人工智能时代，我们应该做些什么才能避免被AI淘汰。
什么是人工智能？人工智能这个词乍听起来挺高大上，这可能会让你觉得它离我们的生活还很遥远，然而事实并非如此，我们来看一下下面这则对话：哈哈哈...这是我和微软智能助理小冰的对话，是不是很有意思？而这背后来则自于自然语言理解人工智能技术的应用。
再比如我工作的地方，深圳阿里中心，上下班不用门禁卡，出入闸口装有高分辨率的摄像头，只需提前拍好照片上传，之后即可实现“刷脸”进出，这背后便是人脸识别技术的功劳。
还有大家都在看的今日头条，截至目前已经有超过7亿用户，为什么这么火爆？原因就在于其采用了人工智能技术，它可以“聪明”地归纳每个人看新闻时的不同习惯、爱好，从而给不同用户推荐不同的新闻内容。
总之，人工智能并非像你认为的那样高大上，它已经在我们身边得到了广泛的应用，几乎无处不在。
自然语言处理、机器视觉、智能推荐、自动驾驶等等技术都属于人工智能。
那么，说了这么多，到底什么是人工智能？显然，我们需要一个定义：AI就是根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序。
在书中，作者对AI领域较为常见的5种定义进行论述，最终得出的结论是上述定义最为合理，同时这也是维基百科使用的综合定义。
这个定义说明什么呢？说明AI并不是与我们大多数人所认为的那样，与人类思考方式相似、与人类行为相似或者外形上与人类相似的机器人，AI的本质，是计算机程序。
第三次AI热潮：有何不同？2016年3月，AlphaGo大战李世石掀起了第三次AI热潮，一时间似乎人人都在谈人工智能。
但是，注意了，这并不是人机对弈第一次激起公众的热情。
1997年IBM的深蓝战胜卡斯帕罗夫的那一天，全世界科技爱好者奔走相告的场景丝毫不比今天人们对AlphaGo的追捧逊色多少。
再往前看，1962年，IBM的阿瑟萨缪尔开发的西洋跳棋程序就战胜过一位盲人跳棋高手，那时，报纸也在追捧人工智能，公众一样对智能机器的未来充满了好奇。
我们来看稍微回顾一下这个过程。
第一次，当跳棋程序战胜人类，公众反应：哇！好厉害！人工智能牛逼！可没过几年，习惯了计算机会下简单棋类的公众又说：下个跳棋有什么了不起？有本事去下无比复杂的国际象棋试试？第二次，当国际象棋程序战胜人类，公众又反应：卧槽！666！人类要灭亡了！可没过几年，公众又习惯了，他们说：下个象棋算什么智能？有本事去下奥妙无穷的围棋试试？第三次，就是2016年，围棋程序战胜人类，公众反应如何？我想大家应该都知道了......网上流传着一幅“人工智能发展成熟度曲线”，生动地展示了上述发展历程。
那么，这次的AI热潮还会和之前两次一样吗？经过一两年的热炒之后再次不可避免地归于沉寂？答案是：不一样。
（BGM，起~） 正如作者在本书中提到的：今天的人工智能是“有用”的人工智能。
和前两次AI热潮相比，这一次人工智能复兴的最大特点，就是AI在多个相关领域表现出可以被普通人认可的性能或效率，开始在产业界发挥出真正的价值。
为何此次人工智能技术能够实现如此巨大的跨越？如果说第一次AI热潮是“图灵测试”的小打小闹，第二次AI热潮是语音识别的初步试水，那么第三次AI热潮便是“深度学习”的大展拳脚。
语音识别系统在近年来突飞猛进，技术上只有一个原因――深度学习！而在机器视觉领域，2014年在ImageNet竞赛中第一次超越人类肉眼识别准确率的图像识别算法也是深度学习的杰作！看到这里你可能要问了，那什么是深度学习？说实话，这个技术太过牛逼，我无法一两句就给你解释清楚，不过我可以举一个通俗点的例子来辅助你理解。
比如机器视觉，假设你要让计算机识别出吴彦祖的样貌，也就是说你输入任意一张吴彦祖的照片，计算机会自己输出“这个人是吴彦祖”，怎么做到呢？第一步，你需要先给计算机提供一些吴彦祖的...