后深度学习时代，如何探索医疗 AI 的突围之路？( 三 )
电子科技大学教授李纯明曾在接受雷锋网采访时谈到 ， 深度学习吸引人的地方在于 ， 原则上它在不同的应用中均可以使用同样的训练算法框架 。 只需替换训练数据和相应的标注进行训练 ， 即可得出一个具有某种输入输出关系的多层神经网络 。 但这种看起来一劳永逸的框架 ， 在实际应用中还有一些局限 。
最近 ， 中国科学院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹在接受《经济观察报》采访时表示 ， 历史上 ， 人工智能曾因公众期待过高而几经回落 。 尽管产业层面还有空间 ， 但目前基于深度学习的人工智能在技术上已经触及天花板 。
人工智能在语音识别、图像识别、围棋三个领域显现了强大的潜力 ， 但是AI技术的应用边界和条件已经逐渐清晰 。
张钹的观点在医学领域同样适用：医学AI将进入后深度学习时代 。
另外 ， 医疗AI在商业化上的难题也还没有得到很好的解决 。 经过了三年多的发展 ， 影像AI领域内的公司很多还没有清晰的商业模式与盈利场景 ， 医院的付费意愿很低 。
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