據(jù)報(bào)導(dǎo)，人工智能(AI)對(duì)于精準(zhǔn)醫(yī)療發(fā)展大有幫助，但美國(guó)醫(yī)療信息暨管理系統(tǒng)協(xié)會(huì)(HIMSS)精準(zhǔn)高峰會(huì)的專家建議，采AI技術(shù)時(shí)仍須謹(jǐn)慎為上。

Ochsner Health System臨床轉(zhuǎn)型長(zhǎng)Richard Milani從人口健康的觀點(diǎn)出發(fā)，特別提到糖尿病所引發(fā)的視網(wǎng)膜病變，若放任不管恐影響為數(shù)眾多的糖尿病患者，治療關(guān)鍵在于接受篩檢，但大多數(shù)病患都因?yàn)榕侣闊瑧械酶t(yī)師預(yù)約篩檢。

IDx-DR軟件近日剛獲得美國(guó)食品藥物管理局(FDA)批準(zhǔn)，以算法分析視網(wǎng)膜的掃描影像，就算沒有眼科專家在旁，也可以迅速做出診斷。FDA正積極研擬新的規(guī)范架構(gòu)，促進(jìn)AI技術(shù)發(fā)展，并且協(xié)助采用AI技術(shù)。

不過Milani認(rèn)為，對(duì)于AI仍要有適度的懷疑，例如有些供應(yīng)商宣稱自家產(chǎn)品的診斷能力佳，卻提不出有效研究證據(jù)，AI工具不宜貿(mào)然采用，仍需要一定程度的科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)。即使AI技術(shù)在臨床試驗(yàn)符合預(yù)期效果，醫(yī)院采用時(shí)仍不可照單全收。

湯瑪斯杰佛遜大學(xué)(Thomas Jefferson University)放射腫瘤系主任Adam Dicker質(zhì)疑，醫(yī)學(xué)院學(xué)生究竟要具備多少資料科學(xué)的知識(shí)，才能夠跟資料科學(xué)家溝通，畢竟這涉及大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)，再者也要搞清楚AI技術(shù)的潛力和局限。

Philips Healthcare腫瘤信息學(xué)和基因體學(xué)技術(shù)長(zhǎng)Nevenka Dimitrova也認(rèn)為，醫(yī)院和醫(yī)療體制必須建立一套標(biāo)準(zhǔn)，來規(guī)范如何應(yīng)用AI精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)畫的資料，「認(rèn)知過載」(CogniTIve overload)是很嚴(yán)重的問題。

Philips Healthcare花很多時(shí)間思考基因體資料的用途，畢竟各種資料用途經(jīng)常各自為政，應(yīng)用程序(App)之間缺乏溝通管道，或者搞混不同應(yīng)用程序的資料，雖然AI算法和資料分析前景可期，但本質(zhì)上仍屬于工程和科學(xué)，首要之務(wù)還是先確定資料策略。