28、医疗领域人工智能应用面临的挑战与应对策略

医疗领域人工智能应用面临的挑战与应对策略

1. 印度医疗数据获取难题

在印度，全面开放的医疗数据集的缺失是人工智能在医疗领域应用和部署的主要障碍。法律问题和其他因素使得获取医疗数据集颇具挑战。初创企业在此方面面临的困难尤为突出，因为大型企业往往已经掌握了这些数据。因此，初创企业常常依赖美国、欧洲和其他地区的公开数据集。然而，这也导致了人工智能在医疗领域的应用效果大打折扣，因为这些模型并未考虑印度消费者的实际情况。使用其他来源的免费数据往往会导致算法出现不公平性，并生成针对特定人群的解决方案。在药物发现和基因组学等领域，使用人工智能方法时必须考虑这些偏差，并基于印度数据对解决方案进行重新训练。

印度医疗数据问题影响

影响方面	具体表现
模型适用性	未考虑印度消费者，降低了AI在当地医疗应用的效果
算法公平性	使用外部数据导致算法不公平，生成特定人群解决方案

2. 计算模型的相关性问题

随着开源和先进统计软件的发展，构建强大而精妙的计算模型变得更加容易。但如果仅仅从技术角度出发创建模型，可能会解决一个并不存在或不重要的问题，或者提出的解决方案无法吸引目标用户，例如临床医生。以基于更精确的大脑连接图谱来识别精神疾病为例，机器学习专家可能会创建一个诊断精神分裂症的模型，但当前的医疗实践在这方面已经