为什么医学影像AI已进入「后深度学习时代」？( 九 )_“深度学习正走向两极化

另外，也需考虑其他问题：

产品应游离于信息系统之外，还是融合于信息系统之内？

年轻医生对AI产品产生依赖之后，是否会导致业务能力下降？

数据的伦理和产品的伦理问题：数据的伦理就是数据的所有权、许可权和隐私权都需要制定规范，现在卫计委已经发布了相关标准和规范。第二个则是产品的伦理问题，随着产品的逐渐落地，产品的责任和影响都需要伦理的相关准则来考虑。

刘士远教授还强调，影像诊断是全链条、多维度的工作，工作内容不仅仅是图像识别，需要充分发挥医生在医学影像AI研发过程中的作用。

在数据上，医生可以建立大样本的单病种数据库，提高训练数据质量，并在此基础上规范化标注，形成高质量训练集，还要学会在法律法规下分享和使用数据。

医生还应当成为质量控制和标准的制定者和执行者。如制定图像采集和图像质量的标准，制定数据库建设的构成比例、病种分布、病灶类型等专家共识，并形成各单病种影像征象和描写属于以及单病种AI模型数据标记专家共识。建立一套正确的基本伦理准则来指导AI的设计、管理和应用。

为什么医学影像AI已进入「后深度学习时代」？( 九 )