醫療 AI，不能只證明「很準」

醫療 AI，不能只證明「很準」

這幾年看醫療 AI，我愈來愈覺得一件事情：

Accuracy 很重要，但 Accuracy 不等於 Medical Value。

一套 AI 可以把影像辨識做到 95%、97%，甚至更高，但真正進到醫院之後，還有另外幾個問題。

第一，它有沒有改變臨床決策？

醫師看到 AI 的結果之後，診斷或治療真的不同了嗎？

第二，它有沒有改善 Patient Outcome？

病人是不是更早被診斷？住院天數有沒有下降？併發症、再住院率甚至死亡率有沒有改善？

第三，它有沒有改善 Workflow？

如果 AI 很準，但醫師必須多開三個系統、多做五個確認，它可能反而增加工作。

第四，誰願意付錢？

這往往才是醫療科技商業化最後真正的關卡。

所以我在看醫療新創時，現在會多問一句：

「如果 Accuracy 已經證明了，下一個你準備證明什麼？」

技術驗證只是第一關。

真正好的智慧醫療，是從 Algorithm，走到 Workflow，再走到 Outcome，最後走到 Payment。

這條路走完，才叫真正進入醫療市場。

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原始貼文：Facebook「傑神的異想世界」