雷鋒網(wǎng)按：本文譯自《FierceHealthcare》，作者認為AI被炒作過熱，其能產(chǎn)生的價值仍相當有限。

“彌漫在AI和機器學習周圍混亂的躁動比以往任何時候都濃烈，這樣醫(yī)療界分了心。”斯坦福大學的兩名研究員說道。他們認為，AI已經(jīng)達到了預期的高峰值，醫(yī)療行業(yè)需要重點關注這項前沿技術如何切實改善醫(yī)療護理。

斯坦福大學醫(yī)學系的Jonathan H. Chen，MD和Steven M. Asch博士在《新英格蘭醫(yī)學雜志》上說道，“AI已經(jīng)達到預期的高峰值”，“而通過加強對AI技術能力和局限性的了解，醫(yī)療行業(yè)能減緩之后踏向失望的腳步。”

本月初便有這樣一個極端的例子：風險投資人Vinod Khosla稱AI不久將會取代腫瘤學家。 “如果有豐富腫瘤的數(shù)據(jù)，很難想想腫瘤學家還能有價值。”據(jù)VentureBeat報道，他在MIT主辦的一次活動中曾這樣說道,“他們理解不了那些未來可能發(fā)生的事情。”這類爭辯振奮人心，但卻毫無用處。最終，只有醫(yī)療專家和算法合作，醫(yī)療行業(yè)才能真正收益。

AI的真正價值存在于輔助決策中，Chen和Asch補充道。當前AI系統(tǒng)得出的結(jié)論通常是那些患者已經(jīng)知道的事情，如果欲使AI在臨床護理中切實產(chǎn)生價值，這項技術必須能提供一些能影響臨床決策、改善臨床實踐的預測。

“看待AI系統(tǒng)的標準一定是現(xiàn)實世界的護理標準，比如醫(yī)生會錯誤估計罕見病篩查的陽性率，有三分之一的概率高估患者生命預期值，從而在患者最后6個月給予高強度的治療。”研究人員寫道。

在此之前，業(yè)內(nèi)必須逾越這座大山：如何能更容易地實時訪問有價值的患者數(shù)據(jù)。正如Chen和Asch指出的，用于預測的臨床數(shù)據(jù)保質(zhì)期約為4個月。

毋庸置疑的是，雖然醫(yī)療界許多公司大肆投資AI，但AI在實際中的應用仍然相當有限。

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