打破现实障碍，如果要实习AI办医还应关注医疗AI的哪些问题？

必须承认的是，很多AI产品在临床应用场景上欠缺医学能力，应用于真实诊疗时不够接地气。例如市场上提供AI识别肺结节服务的平台仍不断涌现，但很多都缺乏落地实践经验。尽管我国的AI在辅助治疗方面尚处于起步阶段，但医疗AI企业无疑是第一批开拓者，深感“跨界”的必要性和重要性。

仅医疗影像场景下，就会细分出胸科、心血管科、神经科、脑科、儿科、牙科等场景。通过抓取细分场景下的海量数据，生成计算模型，来帮助医生标记病灶，提供诊断意见。这其中需要优质的大数据，还要清楚医护人员的诉求。只有参与者具备多行业的专业素养，才能促成医疗AI产品的真实落地。

2018年，国务院发布了《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出发展虚拟现实、影像识别、辅助诊断等技术，将语音识别等嵌入电子病雹兄键历信息系统，提高医务人员工作效率等，对产业的发展带来了积极的信号。但随着医疗与人工智能的市场实践，产业链上的一系列困难也逐渐显现。比如缺乏监管标准、复合型人才不足、数据共享不到位、机器算法有待提高、社会伦理认识不够尘燃等。

此外，为达到统一的风控管理和评估机制，实现各医疗部门有效联动，医疗AI应用迟早要进行标准化建设。抛开应用中可能存在的问题，医疗AI的出现实际上得到了行业内大多数人的认可。中国科学院院士卞源巧修武认为，人工智能更聚焦于某一细分领域，但医生有其系统性的学习，所以人工智能如果能作为一个帮手帮助医生工作，将会是医生的一大福利。在社会办医热潮下，只有政策制定者、行业意见领袖、公立医院管理者、社会办医从业者以及医疗健康产业人物各方一起探讨，才能寻找到社会办医规范健康发展的密码。

其实还是需要关注很多医疗方面问题。

需要关注医患关系，一些特殊病人的照顾

考虑很多问题，例如一些比较难的医疗问题怎么解决

诊断病情的准确性这个很重要。