据《KFF Health News》报道，尽管医疗行业的人工智能（AI）系统旨在节省成本，但实际上却需要大量的专业人力资源。文章指出，“人工智能系统需要持续的监控和人员配置，才能确保其正常运作。”
FDA专员Robert Califf在美国最近的一个AI专题小组讨论会上表示：“我四处寻找，但并没有发现任何一个美国的医疗系统能够对其临床护理系统中部署的AI算法进行全面验证。”这表明医院可能缺乏必要的资源来充分测试和实施这些新技术。
尽管如此，科技专家预测，这项技术将成为普遍且有利可图的应用。投资公司Bessemer Venture Partners已经确定了大约20家专注于医疗AI的初创企业，预计每家公司在一年内的收入将达到1000万美元。
然而，《KFF Health News》的记者Darius Tahir指出，评估这些产品的效果及其持续性能是一个挑战。“医院和医疗机构很难选择最适合他们需求的最佳算法。普通医生没有超级计算机可以随时使用，也没有像《消费者报告》那样的AI评测指南。”
斯坦福大学的研究团队尝试使用大型语言模型（LLM）来总结患者的病史，并将其结果与医生的记录进行了比较。结果显示，即使在最佳情况下，模型的错误率也达到了35%。这表明AI在医疗领域的微小错误可能会带来严重的后果。
一些专家建议，可以考虑让AI监控其他AI系统，同时还需要有数据专家来进行监督。但这将要求组织投入更多资金，这对医院预算和有限的AI技术专家供应来说是一个巨大的挑战。
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