想在医疗领域看到AI吗?随处可见。是否希望看到AI在医疗保健方面表现不佳?相同的指令适用。
 

自由数据安全顾问Ralph Tkatchuk彻底解决了无处不在但仍被过度炒作的技术所带来的挑战。他指出了医疗AI在其各个迭代中需要进一步成熟和更多培训的三个特定领域：

1.数字化和合并数据。

Tkatchuk指出，将存储在分散的，彼此不说话的筒仓中的数据集编组有多么困难，建议利益相关者更加努力地寻找“改善数据整合和数字化的方式，以便AI可以正确处理和分析医疗数据” 。”

2.更新法规。

隐私和机密性法律是很好且必要的，但不幸的是，确保严格遵守法规可能会阻碍AI开发人员和实施人员，否则他们可能能够为美国医疗保健带来巨大价值。Tkatchuk写道：“监管机构必须实施有助于保护身份的规则，并允许医疗保健提供者获取高质量数据，以允许其AI技术处理数据。”“同样，医疗机构必须尽职调查以遵守这些法规，并对获取患者数据的方式负责。”

3.涉及人类。

从对机器转向护理的患者保持警惕，到担心被“机器人取代”的医疗服务提供者，人们对医疗保健中AI的概念不断产生担忧。Tkatchuk断言，克服这种焦虑“是构建AI驱动的医疗保健系统的关键”。“必须完全理解，人工智能只会起到增强医疗保健从业者的诊断能力的作用。这将鼓励每个人都接受AI辅助的医疗实践。”