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2.原文内容：
Google进军医疗AI 出师不利狠摔一跤
17:302020/05/09 中时电子报 赵永纴
拥有打败人类围棋王的AlphaGo的Google，在医疗领域的初次实践反倒给护士和患者们帮
了倒忙。医疗者与病患的口碑极差，让当初在医疗人工智能(AI)领域雄心勃勃的Google，
出师不利。
2018年年底，Google在泰国启动的AI筛查糖尿病视网膜病变（以下简称糖网）临床项目终
于在最近发布了研究结果。Google自曝的研究数据显示，这套AI系统实际“看病”的结果
在临床应用的11家泰国诊所间存在高度差异。这也让参与其中的医护和患者们备受煎熬。
在筛检中，21%的图像因为清晰度问题被系统拒绝识别。随后，护士不得不浪费时间重新
拍摄患者眼底照片，即便这些模糊或者过暗的图片用肉眼就可以辨别发病迹象。
而想即时拿到诊断的患者也因为等待时间过长抱怨不止。由于网络问题，一家诊所的筛检
甚至中断了两个小时。一位护士的叙述：“他们从早上6点开始一直等在这儿。而最初的
两个小时中，我们只筛检了10个患者。”
临床应用的效果狠狠打了Google的脸。早在2016年，Google就公布过利用AI筛查糖网的研
究成果。经过几年研究，这套系统已经可以在10分钟内识别糖网，且准确率超过90%。这
套AI糖网筛查系统，是Google Health团队研究的核心项目之一。
不过由于尚未通过美国FDA批准，这套系统在美国的研究进展仍停留在实验室阶段。直到
与泰国卫生部合作，手握CE认证的Google才有了下场实践的机会。泰国卫生部希望年度内
完成对60%的糖尿病人进行糖网筛查。
Google为泰国的11家诊所安装了数据表现傲人的AI系统。按照理想状态，这无疑将大幅提
升糖网筛查的效率，没成想，这套系统令泰国的护士们叫苦不迭。在泰国11家诊所的实际
应用中，超过五分之一的图像被拒绝识别。也就是说，每个护士在诊所资源限制下每小时
拍摄几十名患者的眼底，但这些照片往往还要复核。而就算复核，也不一定能成，时间就
这么白白浪费了。
实际上，医疗业内人士对Google医疗AI翻车并不意外。因为在特定的场景下（比如要求严
苛的实验室），AI完成得再准确，也无法改变临床时水土不服的窘境。
医疗从业人员表示“从技术来讲，我认为Google这套系统的算法还是处于初级的阶段，存
在很大的问题”，“科研和临床毕竟是两回事。而且所有抛开验证过程谈准确率的说法，
都是在说大话。”
看样子，但若要真正打通技术、需求、场景的连接，从而获得成效，医疗AI仍然任重道远
。
3.心得/评论：
※必需填写满20字
口碑极差 Errrr
看来AI这领域还有很多进步空间，
难怪最近AlphaGo的新闻好像很久没听到了?
毕竟当出新闻报的很大好像是台师大弄得?
难得的台湾之光，希望可以继续下去...