施密特表示：计算机确实可以在分析很多有用信息方面发挥作用，比如预测疾病的结果。但如果自己生病了，仍然想要由一个人来负责，会找医生来看病，不过医生需要掌握最新的医疗技术来帮助做决定。
尽管目前包括谷歌在内的很多公司都在努力，但施密特依然是将现有的医疗生态系统形容为“石器时代”，因为很多系统还在依赖传真机和寻呼机等“古老”的技术。该行业要想快速发展，需投入更多的工程师，加速云计算进程，以提高医学领域的进步速度。
IBM公司董事长、总裁及CEO 罗睿兰与施密特的观点类似，他表示：人工智能的概念是增强人类的智能。正如蒸汽机增强了人类的体力，电话增强了人类的通话能力，计算机增强了人类的计算能力，机器的协助并没有取代人类的活动，它只是扩展了人的技能和专业水平。
人工智能的几点争论
目前来说，人工智能在医疗行业的使用，争论比较多的是三个问题。
1.人工智能的训练素材。培养一个医生，其要学习的医学教材和案例已让常人难以想象。那培养一个AI医生，其需要的数据输入量级可想而知。而现在，高质量训练数据的缺失是一个极其严重的问题。
2.医疗数据的隐私。很多人工智能系统不仅是在云端运行的，而且有些形式的有用医学数据在本质上是可以识别的，而数据泄露或许是不可避免的，这会损伤到人工智能系统的可靠性。
3.权责。如果没有医生参与疾病诊断，谁应该对医学错误负责呢？当医生接受人工智能错误的建议时谁又该负责呢？
人工智能对医生的挑战
Zocdoc首席执行官Oliver Kharraz认为随着机器可以分析扫描结果来诊断医疗状况，从医者所需要的素质也会发生转变。未来一名成功的医生需要同情心和倾听的能力。到时候，医生接受的培训将类似于演员
Kharraz举了一个案例研究的例子，曾经有一位患有肺炎的病人，在接受了一连串的测试之后仍未被诊断出问题的根源。在与病人在一起的时候，医生发现这个人经常吞咽口香糖却没有呕反射，导致口香糖被困在肺里。Kharraz说，电脑无法解决这类问题。
他说：“机器学习对于需要大型数据集的重复性工作来说非常有用，机器学习将导致医疗行业的大革命。”
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