Re: [請益] 大家看好台灣智慧醫療產業嗎

看板Tech_Job作者 (hi)時間5年前 (2020/08/22 15:09), 5年前編輯推噓3(8推 5噓 44→)
留言57則, 10人參與, 5年前最新討論串2/2 (看更多)
※ 引述《Qoo2 (?)》之銘言： : 最近台灣掀起一陣子智慧醫療產業的風潮 : 我查到的就有 : Q(QOCA)，H，A(AxxS)，C，AxLab等等 : 大致上是 : 1.軟體：利用台灣完善的醫療環境和資源做人工智慧醫療雲運算整合平台系統 軟體一點機會都沒有! 大多數保守國家來說,被醫生醫出問題,跟ai吃出問題 你看哪個會引起軒然大波 對保守派的社會來說,就算統計數字告訴你 ai 出問題的機率是 百萬分之一,醫生誤診的機率是 萬分之一 但是人人都能接受醫生誤診,沒人能接受 ai 誤診 看台灣就知道,台灣開車撞死人只要不是重大違規 新聞都已經懶得報了 你自駕車撞死人看看,絕對上頭條! 更不用說台灣牛步化的法規根本跟不上時代的進步 所以要到接受 ai 看診很可能要到下一個世代 我今年做四望五了,我等L5自駕車等到頭髮都白了.... 甚麼你說要賣國外? 台灣的純軟? : 2.硬體：不甚了解，大概像http://www.qoca.net/？ 做硬體基本上就跟做哪一行沒太大關係了 演算法不是你在開發,唯二能做的就是 cost down 跟拚良率 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.164.233.138 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1598080145.A.DBF.html
推
08/22 15:09, 5年前 , 1F
中國醫好像有ai門診
08/22 15:09, 1F
噓
08/22 15:16, 5年前 , 2F
沒有人可以接受醫生誤診吧 只是醫生誤診我知道要告醫生
08/22 15:16, 2F
→
08/22 15:17, 5年前 , 3F
AI 誤診你先跟我說要告誰就好了
08/22 15:17, 3F
推
08/22 15:29, 5年前 , 4F
一起告，我覺得最好。
08/22 15:29, 4F
推
08/22 16:12, 5年前 , 5F
所有的無人產品最大的一個問題是 出事誰背鍋？ L2不用
08/22 16:12, 5F
→
08/22 16:12, 5年前 , 6F
背鍋又潮潮他不香嗎？
08/22 16:12, 6F
→
08/22 16:37, 5年前 , 7F
我覺得AI 最香的大概是無人外送車 載人太麻煩了
08/22 16:37, 7F
→
08/22 16:37, 5年前 , 8F
載貨和食物就好了
08/22 16:37, 8F
噓
08/22 17:06, 5年前 , 9F
AI沒辦法說服大眾，不檢討工程師、檢討使用者？
08/22 17:06, 9F
推
08/22 17:49, 5年前 , 10F
本來就怪使用者啊~ 這邏輯不就是篩檢有0.001%的偽陽,
08/22 17:49, 10F
→
08/22 17:49, 5年前 , 11F
所以使用者就吵著說不是100%準確我才不要篩, 啊不檢討
08/22 17:49, 11F
→
08/22 17:49, 5年前 , 12F
使用者低能檢討誰？世界上哪個東西做到100%安全的？飛
08/22 17:49, 12F
→
08/22 17:49, 5年前 , 13F
機百萬之一失事率你也別搭啊~
08/22 17:49, 13F
推
08/22 18:16, 5年前 , 14F
搞錯了吧，是篩出一堆偽陽性後，後續的處理？給那些塞爆
08/22 18:16, 14F
→
08/22 18:16, 5年前 , 15F
醫院 ，排擠中風心肌梗塞等其他重症病人，又沒有達成本
08/22 18:16, 15F
→
08/22 18:16, 5年前 , 16F
來的目的：防疫
08/22 18:16, 16F
噓
08/22 18:32, 5年前 , 17F
這問題是醫生vsAI，並不是要求0誤判，在那亂扯
08/22 18:32, 17F
→
08/22 18:33, 5年前 , 18F
現在科技就是還沒辦法說服大眾AI比傳統醫療更好
08/22 18:33, 18F
→
08/22 18:33, 5年前 , 19F
只是個工程師沾沾自喜的產品
08/22 18:33, 19F
→
08/22 19:21, 5年前 , 20F
試劑的可靠度本來就是個很大問題啊
08/22 19:21, 20F
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08/22 21:05, 5年前 , 21F
三十幾年來軟體發展毫無成就,還想搞AI?向美國買快些.
08/22 21:05, 21F
噓
08/22 22:40, 5年前 , 22F
笑死了AI要怎麼診斷疾病，頭很痛欸
08/22 22:40, 22F
→
08/22 22:40, 5年前 , 23F
你們是不是以為疾病只有感冒而已
08/22 22:40, 23F
→
08/22 22:41, 5年前 , 24F
AI有一天自己寫AI也不需要工程師了
08/22 22:41, 24F
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08/22 22:42, 5年前 , 25F
你們是不是以為診斷疾病很簡單啊，呵呵
08/22 22:42, 25F
→
08/22 22:43, 5年前 , 26F
看數字就能診斷疾病，這種話連醫學生都不敢講
08/22 22:43, 26F
→
08/22 22:50, 5年前 , 27F
AI用在這種領域現在研究方向都是朝向加速判斷
08/22 22:50, 27F
→
08/22 22:50, 5年前 , 28F
不會有那種判出來要你切老二就真的切下去的事好嗎
08/22 22:50, 28F
推
08/23 00:36, 5年前 , 29F
啊這篇前提不就是AI誤判率比醫生低？主題是討論在此前
08/23 00:36, 29F
→
08/23 00:36, 5年前 , 30F
提下大眾的接受度~ 不是在討論AI跟醫生誰準, 連前提都
08/23 00:36, 30F
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08/23 00:36, 5年前 , 31F
看不懂？這邏輯XDD
08/23 00:36, 31F
大概就是這樣子吧 人性可以接受正常的醫生誤診,因為是人,大家都能理解醫生會失誤 但是對於自己不理解的東西就是有抗拒感 數字上看起來再漂亮都沒用 隨便舉幾個例子 火車剛發明的時候,人類簡直把火車當成怪獸, 西方已經全面接受火車,移植到中國的時候一樣受到各種抵制 甚至出現馬拉火車這種好笑的事情 現在進行式 核能在各種數據統計上都已經打屌傳統發電 但是就是有人寧願用傳統發電也不要核能
→
08/23 05:18, 5年前 , 32F
不過是電腦輔助系統的強化罷了,還真的有電腦智慧?
08/23 05:18, 32F
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08/23 05:21, 5年前 , 33F
人會做的電腦才會做,快一百一千倍罷了,但人不會做的,電腦
08/23 05:21, 33F
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08/23 05:21, 5年前 , 34F
再快也不會做.
08/23 05:21, 34F
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08/23 05:23, 5年前 , 35F
AI永遠不會告訴你核融合電廠怎麼設計.
08/23 05:23, 35F
話不要講太早 大概在三年之前,圍棋被公認為人類的智慧堡壘 以現今硬體程度不可能攻破 因為靠窮舉法要計算出所有棋步是 2.08x10^170 這邊都理組我也不需要說明這個數字有多驚人 之後的故事大家都知道了~
噓
08/23 10:24, 5年前 , 36F
我當然知道前提是AI誤判率低，但誤判率低不代表更好
08/23 10:24, 36F
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08/23 10:24, 5年前 , 37F
，只比誤判率是標準工程師邏輯
08/23 10:24, 37F
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08/23 10:25, 5年前 , 38F
譬如AlphaGo輸李世石的那場，犯了一個低級錯誤
08/23 10:25, 38F
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08/23 10:26, 5年前 , 39F
大眾不可能接受AI在醫療上犯低級錯誤的，即使誤判率
08/23 10:26, 39F
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08/23 10:26, 5年前 , 40F
再低。
08/23 10:26, 40F
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08/23 10:27, 5年前 , 41F
醫生誤判率高，但誤判的可能都是難解的case，大眾反
08/23 10:27, 41F
→
08/23 10:27, 5年前 , 42F
而可以理解可以接受。
08/23 10:27, 42F
→
08/23 10:29, 5年前 , 43F
我不是說AI不可能成功，但光憑低誤判率是不夠的，要
08/23 10:29, 43F
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08/23 10:29, 5年前 , 44F
讓市場接受還有很大一段路要走
08/23 10:29, 44F
你這是牽扯到更深入的議題來探討了 也是可以討論討論 假設 AI 的誤判率(百萬分之一)比人腦低(萬分之一) 你的意思是這個百萬分之一可能是高難度的也可能是低級錯誤 但人腦的萬分之一全部都是高難度的問題 就算依這個前提我還是願意給 AI 看病 但我也同意人性很難接受這樣的事情 所以我才說走醫療純軟 AI 其實就算技術力克服了 也還要等待下一個世代,才有辦法接受這種嶄新的概念 更不用說還要法規通過了,基本遙遙無期!
→
08/23 12:12, 5年前 , 45F
圍棋就是快一萬倍計算啊...你叫AI 設計出一個轟動全球的
08/23 12:12, 45F
→
08/23 12:12, 5年前 , 46F
遊戲給我們看看。計算/創新差很多吧
08/23 12:12, 46F
※ 編輯: jamo (1.164.233.138 臺灣), 08/23/2020 14:04:51
推
08/23 14:54, 5年前 , 47F
沒錯，因為人類執行醫療是有rule、有SOP的，並且知道
08/23 14:54, 47F
→
08/23 14:54, 5年前 , 48F
在這個rule下哪些情況可能出錯、出錯率多少
08/23 14:54, 48F
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08/23 14:56, 5年前 , 49F
而現在主流AI學習的方法，是沒有rule的，這樣誤判率再
08/23 14:56, 49F
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08/23 14:56, 5年前 , 50F
低都很難說服人
08/23 14:56, 50F
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08/23 14:56, 5年前 , 51F
這個問題沒解決前，AI都只能輔助，還是要醫生判斷
08/23 14:56, 51F
推
08/23 15:03, 5年前 , 52F
你舉例的自駕車也一段，其實軌道駕駛早就有自駕了，大
08/23 15:03, 52F
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08/23 15:04, 5年前 , 53F
家也不會反彈，搭捷運搭高鐵都搭很爽
08/23 15:04, 53F
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08/23 15:04, 5年前 , 54F
因為軌道自駕寫得出rule，碰到哪個sensor就煞車之類的
08/23 15:04, 54F
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08/23 15:05, 5年前 , 55F
但在路上開的自駕車，也許有rule，但似乎還不是很明確
08/23 15:05, 55F
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08/23 15:05, 5年前 , 56F
沒有辦法讓所有的人都信服，在這rule下他是安全的
08/23 15:05, 56F
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08/23 15:06, 5年前 , 57F
而AI診斷，很明顯，離得更遠
08/23 15:06, 57F
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