肯尼斯·榮格（Kenneth Jung）是斯坦福大學生物醫學信息學研究中間的研究科學家 ， 他說 ， 若是盲目相信模子成果 ， 很輕易出問題 ， 因為模子會說：“哎呀 ， 這個患了哮喘的孩子得了肺炎 ， 不外沒事 ， 我們只用給他們一些抗生素 ， 讓他們回家就好了 。 ”
深度進修的展望也有可能掉敗 ， 好比初度處置特別的數據點（好比怪異的病例） ， 或者一些特別的數據模子并不合用于其他病例 。

—studio infografika
數據集越大 ， 人工智能展望表示得越好 。 中國有著大量的生齒和病人數據 ， 這是是練習人工智能系統的優勢 。 2019年2月 ， 《天然醫學》（Nature Medicine）頒發了一項研究 。 這項研究由來自圣地亞哥和廣州的研究人員合作進行 ， 該研究基于56.7萬名兒童的電子健康檔案 ， 有望實現操縱人工智能診斷常見的兒童疾病 。
但當研究人員試圖將算法應用到新的生齒情況時 ， 仍是出了問題 。 在《天然醫學》頒發的那項研究中 ， 所有50萬名患者均來自廣州的統一個醫療中間 ， 而從這個數據集中練習獲得的診斷模子 ， 不一定合用于其他處所的兒科病例 。 每一個醫療中間偏重的病人類型都紛歧樣 。 好比說 ， 一家以心血管中間著名的病院 ， 天然會吸引更多的心臟病患者 。 廣州的病院中國當地病人比力多；而上海的病院可能會有更多的外國病人 ， 是以廣州病院的經驗也不合用于上海 。



—Brian Russell
在2017年的TEDx演講中 ， 來自約翰霍普金斯病院的新吉尼·昆都（Shinjini Kundu）提到 ， 在收集醫學圖像信息方面 ， 人工智能比大夫具有更大的潛能 。 在病人表示出病癥以前 ， 人工智能就可以或許展望疾病 。
無獨有偶 。 馬爾齊耶·加塞米（Marzyeh Ghassemi）是來自多倫多大學的計較機科學家和生物醫學工程師 ， 據她所說 ， 貝斯以色列女執事醫療中間的重癥監護室有4萬名病人 ， 而那只是這個城市的冰山一角 。 “沒錯 ， 我看過的論文都用這些數據做過展望 。 但這些模子能用在波士頓的其他病院嗎？可能吧 。 其他州呢？其他國度呢？我們不知道 。 ”
不外盡管人工智能模子在這方面的泛化性不強 ， 加塞米仍認為這項手藝值得摸索 。 “我很是贊當作把這些模子應用光臨床上 ， 但在此之前 ， 必需做好積極的防御辦法 。 ”
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I.格倫·科恩（I. Glenn Cohen）是哈佛大學法學傳授 ， 也是精準醫療、人工智能和法令項目標負責人 。 他說 ， 這些防御辦法要擺設在AI開辟及應用階段 。 這或許涉及到對人工智能展望的精確性和透明度的證實 。 在數據采集的過程中 ， 研究人員必需庇護病人隱私 。 病人贊成后 ， 才能用患者的數據來練習模子 。
科恩說 ， 當真的要將模子展望成果在病人身長進行臨床測試時 ， 還會再一次碰到近似的問題 。 “該不應告訴病人你要把算法成果用在他們身上呢？測試過程是否完全順從人工智能 ， 仍是僅把其成果作為參考呢？對這些問題的考慮都還不敷充實 。 ”
加塞米也倡導 ， 面臨分歧種族、性別、年數、以及醫保環境的人 ， 要經常審核算法以確保其公道性和精確性 。 這很主要 ， 因為其他范疇的應用已經表白 ， 人工智能很輕易引起成見 。

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