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AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第五篇)

AI:简化医疗保健的复杂解决方案(第四篇)

这种联系在规模上仍然不存在。其结果是:有关当局必须解读大量的模型,这些模型估计了最近一段时间内与covid-19相关的传播和死亡情况,以及对未来的估计,而这些模型并没有从头建立知识或数据。

这种根本性的脱节阻碍了数十年的卫生保健——提供保健的人对如何提供保健最没有发言权。使用HIL ML使受过教育和充满激情的卫生工作者社区参与进来,可以以最小的干扰解决这一问题。

医疗领域的人工智能已经取得了成功,但还远远不够。

无法相信我们没有完全理解的东西,早期参与者对人工智能专业知识的错误陈述,以及全球资助机制的财政坚贞,仍然是采用人工智能的障碍。

人工智能能够——也将会——成倍地改善世界各地的医疗服务。

数据和数据基础设施已经准备就绪,现在是大胆投资的时候了。对飞行员的投资必须远离视野和投入不够的飞行员。

大规模的人工智能——就像过去大胆的创新一样——只有在金融家、决策者和执行伙伴致力于将资源用于解决卫生基础问题的人工智能专家的基础上才能实现。

但我们必须谨慎行事。

世界上充满了人工智能的“解决方案”和声称要拯救地球的专家。要关键——真正的人工智能人才非常少,在现实世界中能够部署人工智能的团队就更少了。

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