人工智能前驱IBM沃森成了先烈?IBM卖沃森,AI真败了吗?( 二 )

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二是人工智能的数据孤岛困难需要更有力的组织力破除 。 对于美国来说 , 各个州都是相互独立的体系 , 在这个独立的医疗体系之中 , 各家医疗机构想要实现诊断数据和病例数据的共享是非常难题的 , 但是这一点假如放到中国实在都不是题目 , 在中国强盛的公立医疗体系和强悍的组织能力眼前 , 想要让中国各大病院的数据形成一个规范的数据库至少不是一个完全天方夜谭的事情 , 数据孤岛题目在中国实在比美国至少在轨制层面轻易解决的多 , 这是人工智能困难在中国被解决的上风所在 。
三是人工智能的盈利题目实在需要大规模应用解决 。 当前 , 人工智能最大的困难是前期投入巨大 , 回报周期相对较长 , 但是其上风在于一个成熟的人工智能医疗应用可以同时服务众多使用者 , 这实在就是可以降低成本的上风所在 , 对于人工智能来说只要能把应用和用户体验做好 , 那么完全可以探索出一条足够支撑其发展的商业模式 。 比如说 , 构建起一个多级化的用户体系 , 对于普通个人用户进行医疗保健服务 , 对于医生进行医疗助手服务 , 根据不同按需付费 , 这就有可能把海量的本钱分担出去 。 
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沃森败了 , 但人工智能医疗并没有失败 , IBM泛起的题目不在技术而在商业模式 , 但愿更多的公司可以吸取IBM的教训 , 真正找到一条可以走得通的道路 , 只有这样才能不会重蹈IBM的覆辙 。
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