自由地抱有最好的希望，但努力做好最坏的准备。应用于医疗保健AI 的最终用户，这句格言可能是上周在拉斯维加斯举行的健康信息管理系统协会 (HIMSS) 年会上的一个关键要点。

“好消息是你对人工智能的乐观是有道理的，”梅奥诊所平台负责人约翰哈拉姆卡医学博士在一次会议上告诉观众。然而，他补充说，“有一些警告。”

的确。足够多的人被标记，甚至人工智能供应商也敦促谨慎。

“我们应该将任何预测某人病情的机器学习算法视为实验室测试，”EHR 供应商和人工智能开发商 Cerner Corp 的高管、医学博士、MBA 塔努吉古普塔说。“如果 [其输出] 关闭，你可能会导致一些发病率和死亡率问题，这是一个问题。”

这些引述来自Stat News记者 Casey Ross提交的摘要，他在那里观察了各种受邀演讲者提供的观点的黑暗与光明特征。该出口于 8 月 16 日发布了他的报道。

一个稳定的副词似乎是呼吁制定标准，通过这些标准可以评估算法的安全性和有效性。

好吧，但是哪个机构将制定和执行任何此类标准?

“FDA 和政府问责办公室已经创建了用于监管人工智能的高级框架，”Ross 指出，“但这些提议并没有解决已经进入医疗领域的算法产品所造成的具体困境。”

他引用了最近的一项Stat News调查，显示 Epic EHR 系统中嵌入的算法向治疗重病患者的临床医生输出不确定信息。

摸索和疑虑不太可能减缓医疗保健人工智能的发展势头。正如几位 HIMSS 发言人所强调的那样，Ross 表示，现有和新兴算法都有很多优势。

更重要的是，一些强大的参与者正在寻找创造性的方法来降低医疗保健 AI 的风险，而不会牺牲其回报。

例如，杜克大学提出了一种方法来标记食品等算法。