将机器学习应用到诊断图像，以识别异常状况，这样的公司大大小小有不少家，而CureMetrix也只是其中之一，这种基于图像分析的模式似乎也是AI技术的终极应用了，Jimenez表示：“但是你还得去Strata数据大会看看，这个大会可以说是大数据和数据科学领域的大事件了，而大会主讲人们总是强调这种使用案例实际上是多么复杂。可想而知，我们或许还不止要等个10年。”
取代不是目的，利用才是！
那么，AI何时才能取代放射科医生？
Smarr表示，他对AI将取代放射科医生这一点持怀疑态度。相反，他认为这项技术将成为人类医生的助力，使哪怕最蹩脚的放射科医生也能诊断得比最优秀的人类同行更为精准。
“所以致力于AI技术在医疗上的应用，实际上是利用前所未见的海量数据来武装人类，拔高人类的智能水平，” Smarr补充道，“这真的可以在短期内提高生产力，不过这个短期也是说的数十年内。”
如DexCom这样的公司专注于普遍的糖尿病，而是holy grail则致力于重塑患者的行为习惯，Jimenez表示：“这也就意味着，通过血糖监测、胰岛素测量、患者行为和饮食情况等，可以将数据流整合起来，再辅以机器学习技术生成医疗见解，这样软件就可以及时向患者及其医生发出警示并提出建议。”
“但是我们的技术成熟度也还仅处在提供些数字的阶段而已，” Jimenez补充 说，“因此，我们只是告诉了患者他们的血糖值是多少，当然，这对1型糖尿病至关重要。但是对于2型糖尿病患者，他们需要与app互动，并且要强制性地回应医疗见解。而这才是app开发的真正需求所在。”
或许，这项技术的终极目标是开发一个能切实满足需求的用户界面，用机器学习技术获取的医疗见解来根本改变糖尿病患者的行为习惯。
这个观点得到了Jean Balgrosky的赞同，他已经在多家大型医疗组织任职CIO长达20年，比如圣地亚哥的Scripps Health。她表示：“到最后，一切的机器学习技术都应该被人类所吸收利用，在医疗领域发挥帮助人类的作用。”
参考资料：
http://www.xconomy.com/san-diego/2017/07/03/whats-the-business-model-for-artificial-intelligence-in-healthcare/?single_page=true
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