—Andrea Lagunas
接下来是法令问题：供给AI办事的公司和小我都必需为某些不成避免的错误承担责任 。 大大都医疗设备只需颠末一个监管部分的核准 ， 但人工智能设备无论何时进修新数据 ， 都需要颠末额外的审核 。
一些监管部分正在从头衡量智能医疗系统的评价模式 。 2019年4月 ， FDA（美国食物和药物办理局）发布了一份会商文件 ， 就若何改善相关审查评估收罗公共的观点 。 “我们一向强调不忘初心 ， 那就是为人们供给手艺撑持 ， 但我们也意识到现行的方式并不是出格好 。 ”巴库尔·帕特尔（Bakul Patel）如是说 ， 他是FDA数字健康部分的负责人 。 “这就是为什么我们需要从宏不雅上把握手艺的整个生命周期 。 ”
在评估、隐私和监管问题之外 ， 还有一个不甚了然的问题 ， 那就是智能医疗的最大受益者是谁 。 据宿世界银行和宿世界卫生组织统计 ， 全球有一半的人无法获得根基的医疗办事保障 ， 近1亿生齿因无法承受医疗保健的昂扬费用而陷入极端贫苦 。 由此发生了这南北极分化：人工智能要么可以缩小这些差距 ， 要么就会使环境变得更糟 。 这完全取决于人工智能将若何成长下去 。
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来自瑞士联邦理工学院的生物伦理学家埃菲·瓦耶纳（Effy Vayena）说：“很多关于人工智能的会商都集中在医疗平易近本家儿化 ， 我也但愿这能实现 。 但若是最终 ， 只有那些无论若何都承担得起昂扬医疗费的人能享受到更好的医疗办事 ， 那么这可能并不是我们所等候的转变 。 ”
这一切将若何成长 ， 取决于人工智能应用的分歧愿景 。 早期的成长比力狭隘地集中在诊断应用上 ， 好比经由过程图像处置以更切确地确诊皮肤癌或指甲真菌 ， 或是读取胸部X光片 。 但比来 ， 人们起头更多地测验考试同时对多种健康问题进行快速诊断 。
2018年8月 ， 英国莫尔菲尔德眼科病院以及DeepMind（谷歌母公司Alphabet旗下、位于伦敦的人工智能尝试室）暗示 ， 他们当作功练习了一套人工智能系统 ， 该系统可以经由过程扫描 ， 识别50多种眼部疾病 。 这能与行业最领先的专家相媲美 。 圣地亚哥和广州的研究组也怀着同样的大志壮志 ， 练习人工智能诊断通俗儿童疾病 。 固然后者没有经验丰硕的大夫那么超卓 ， 但仍然优胜于一些新手 。



—Tomek Tuz
医疗平易近本家儿化的实现 ， 不在于让人工智能跨越人类专家的佼佼者 ， 而在于让更多人享受到现有的医疗程度 。 但今朝为止 ， 很多人工智能方案仍着眼于提高现有的医疗保健手艺 ， 而不是推广平价的医疗办事 。 科恩说：“让当下的医疗办事惠及更多的人 ， 比提高医疗手艺更有意义 。 ”
埃森哲（Accenture）咨询公司展望 ， 到2026年 ， 最顶尖的人工智能应用将为美国经济每年节流1500亿美元 。 但病人和由税出入撑的医疗系统可否从中获益 ， 却不得而知 。 很有可能 ， 这些收益只会进到手艺公司、医疗保健供给商和保险公司的腰包里 。
科恩说：“谁把握本家儿动权 ， 谁来买单 ， 这才是最值得思虑的问题 。 人们拟定贸易打算时轻易发生幻觉 ， 自觉得清晰若何实现方针 。 ”

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