根据CB Insights的数据，2021年第一季度创下了新的融资记录，专注于医疗AI的初创公司筹集了近25亿美元。不过，这可能类似于几年前的兴起和对自动驾驶汽车技术的投资，因为基于AI的产品和服务在医疗保健领域的成功实施可能并不指日可待。

尽管李和吴在将人工智能应用于医疗保健方面都面临挑战，但他们相信，在未来几年，他们和他们的同事仍将处于实验阶段。Ng表示，进展将“比我们希望的未来几年慢得多”。李说：“我们还在寻找人类胜利的道路。”对她来说，采取“以人为本”的方式，对于提升AI在医疗领域的发展水平非常重要。她鼓励她的学生掩盖医院的临床医生，并“看到人性的一面”，以更好地了解患者和护理他们的人，这是成功采用基于人工智能的解决方案的关键。李说，这是卫生保健领域面临的独特挑战，他强调了卫生保健非数字化方面(人的因素)的重要性。“我们关于人类行为的数据几乎为零，”她说。

此外，Ng主张将AI开发从以模型为中心转变为以数据为中心。这包括提高用于训练人工智能程序的数据质量，以及构建将数据放入开发人员工作中心所需的工具和流程。当然，数据的质量、隐私和可用性在医疗环境中面临着独特的挑战。Ng指出，数据质量标准仍不明确，因此AI开发者需要集思广益，解决所有可能出现的错误，并对数据进行相应分析。李认为，最重要的是认识人的责任。“人工智能有偏见”是一个把责任放在机器上，而不是放在收集和管理数据的人身上的术语。对李来说。

在回答“有哪些未解决的医疗保健问题？”Ng提到了精神健康、诊断和医疗保健的运作方面。李列举了美国每年有25万人死于医疗差错。AI可以帮助确保正确执行医疗程序，并在家中或诊所为慢性病患者提供及时护理。“这就是环境智能的本质。”李说，作为医生和护士的助手，可以及时发现错误，防患于未然。

Ng和Li的观察得到了最近调查和研究的支持，所有这些都表明了人工智能在医疗保健领域的新状态：

美国90%的医院制定了AI/自动化战略，高于2019年第三季度的53%。然而，根据Sage Growth Partners的数据，只有7%的医院人工智能机器人能够全面运行。

《柳叶刀》杂志发表的一项研究总结称，自2015年以来，基于AI/ML的医疗器械获批数量大幅增加，但目前“美国或欧洲没有针对基于AI/ML的医疗器械的具体监管办法”。

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