※ 引述《Qoo2 (?)》之铭言：
: 最近台湾掀起一阵子智慧医疗产业的风潮
: 我查到的就有
: Q(QOCA)，H，A(AxxS)，C，AxLab等等
: 大致上是
: 1.软件：利用台湾完善的医疗环境和资源做人工智能医疗云运算整合平台系统
软件一点机会都没有!
大多数保守国家来说,被医生医出问题,跟ai吃出问题
你看哪个会引起轩然大波
对保守派的社会来说,就算统计数字告诉你 ai 出问题的机率是
百万分之一,医生误诊的机率是 万分之一
但是人人都能接受医生误诊,没人能接受 ai 误诊
看台湾就知道,台湾开车撞死人只要不是重大违规
新闻都已经懒得报了
你自驾车撞死人看看,绝对上头条!
更不用说台湾牛步化的法规根本跟不上时代的进步
所以要到接受 ai 看诊很可能要到下一个世代
我今年做四望五了,我等L5自驾车等到头发都白了....
什么你说要卖国外?
台湾的纯软?
: 2.硬件：不甚了解，大概像http://www.qoca.net/？
做硬件基本上就跟做哪一行没太大关系了
算法不是你在开发,唯二能做的就是 cost down 跟拼良率

中国医好像有ai门诊

没有人可以接受医生误诊吧 只是医生误诊我知道要告医生AI 误诊你先跟我说要告谁就好了

一起告，我觉得最好。

所有的无人产品最大的一个问题是 出事谁背锅？ L2不用背锅又潮潮他不香吗？

我觉得AI 最香的大概是无人外送车 载人太麻烦了载货和食物就好了

AI没办法说服大众，不检讨工程师、检讨使用者？

本来就怪使用者啊~ 这逻辑不就是筛检有0.001%的伪阳,所以使用者就吵著说不是100%准确我才不要筛, 啊不检讨使用者低能检讨谁？世界上哪个东西做到100%安全的？飞机百万之一失事率你也别搭啊~

搞错了吧，是筛出一堆伪阳性后，后续的处理？给那些塞爆医院 ，排挤中风心肌梗塞等其他重症病人，又没有达成本来的目的：防疫

这问题是医生vsAI，并不是要求0误判，在那乱扯现在科技就是还没办法说服大众AI比传统医疗更好只是个工程师沾沾自喜的产品

试剂的可靠度本来就是个很大问题啊

三十几年来软件发展毫无成就,还想搞AI?向美国买快些.

笑死了AI要怎么诊断疾病，头很痛欸你们是不是以为疾病只有感冒而已AI有一天自己写AI也不需要工程师了你们是不是以为诊断疾病很简单啊，呵呵看数字就能诊断疾病，这种话连医学生都不敢讲

AI用在这种领域现在研究方向都是朝向加速判断不会有那种判出来要你切老二就真的切下去的事好吗

啊这篇前提不就是AI误判率比医生低？主题是讨论在此前提下大众的接受度~ 不是在讨论AI跟医生谁准, 连前提都看不懂？这逻辑XDD

不过是电脑辅助系统的强化罢了,还真的有电脑智慧?人会做的电脑才会做,快一百一千倍罢了,但人不会做的,电脑再快也不会做.AI永远不会告诉你核融合电厂怎么设计.

我当然知道前提是AI误判率低，但误判率低不代表更好，只比误判率是标准工程师逻辑譬如AlphaGo输李世石的那场，犯了一个低级错误大众不可能接受AI在医疗上犯低级错误的，即使误判率再低。医生误判率高，但误判的可能都是难解的case，大众反而可以理解可以接受。我不是说AI不可能成功，但光凭低误判率是不够的，要让市场接受还有很大一段路要走

围棋就是快一万倍计算啊...你叫AI 设计出一个轰动全球的游戏给我们看看。计算/创新差很多吧

没错，因为人类执行医疗是有rule、有SOP的，并且知道在这个rule下哪些情况可能出错、出错率多少而现在主流AI学习的方法，是没有rule的，这样误判率再低都很难说服人这个问题没解决前，AI都只能辅助，还是要医生判断你举例的自驾车也一段，其实轨道驾驶早就有自驾了，大家也不会反弹，搭捷运搭高铁都搭很爽因为轨道自驾写得出rule，碰到哪个sensor就煞车之类的但在路上开的自驾车，也许有rule，但似乎还不是很明确没有办法让所有的人都信服，在这rule下他是安全的而AI诊断，很明显，离得更远