AI医疗三年之期：技术、产品、商业的阶段性“方法论”丨CCF-GAIR 2019(12)_编者按：7月12日-7月14日

演讲中，梁长虹主任开玩笑的说：“我是一个医生，很梦想人工智能扳倒我们，但是现在的算法还有很多悬而未决的事情。 ”

他认为，找病灶和诊断病灶是两回事。人工智能在医学影像上跟人工智能在医学其他领域有类似的问题，但更为复杂。 “深度学习是什么？对我来说就是‘黑盒子’理论，在座的数学家、统计学家、计算机学家能不能对每一层发生的变化给出预测，这样就有可能实现多中心临床试验了。 ”

另外，就是可解释性需要关注。作为放射科医生，有责任，了解何时、何种方式有危险，对这些方式保持透明性，防止它们可能造成的任何伤害，更加符合医学伦理道德。

最近涌现的新型人工智能算法，促使人们反思过去的人工智能为什么未能实现其目标。

如今的人工智能工具已经获得了监管部门的批准，这是基于它们在少数健康领域的表现。也许这些新的人工智能方法的增加精度将减少假阳性，有利于提高医师的效率。算法或模型的通用性使放射学的多样性实践仍然是一个悬而未决的问题。

AI医疗三年之期：技术、产品、商业的阶段性“方法论”丨CCF-GAIR 2019(12)