好像這一天會來：工科超越醫科 - 工程師

這個命題勝之不武吧，人們對AI的想像是無限的
「總有一天」在數學叫deadline等於無限
最後只是表達一種科技人想要逆轉的危言聳聽
中間要解決AI不能承擔失敗的法律責任、出狀況怎麼唬爛把狀況補救回來
信賴問題、醫界反彈問題，光是AI判斷成功率99％跟100％就是兩個世界了
現在的研發方向都只是「輔助」，不是「驅動」「決策」

我唯一肯定的是你我有生之年應該是看不到這天
(醫材ＡＩ的科技人路過)

※ 引述《elfish123 (IOTA)》之銘言：
: 你可能平常都在診所看病
: 思考邏輯這麼直線也不意外
: 目前常見的AI輔助
: 大概就心電圖和骨齡吧
: 不過也很常判斷錯誤啦
: 導致大家都看爽的
: 最終還是得靠有經驗的醫師判斷
: 然後變異的東西太多了，說到底醫療畢竟是
: 師徒制，大家的壓箱寳當然不會拿出來
: AI可以輔助的程度大概跟醫學生差不多吧
: 我覺得最有搞頭大概是AI生成病歷吧
: 打字很累的
: ※ 引述《pacino (掃地僧)》之銘言：
: : 認真討論，不是戰學歷。
: : 醫科最後要做的routine:
: : 問診 - 開藥 - 開刀
: : 前幾年，deep learning 火熱時，
: : 醫療這塊領域被討論的最多。
: : 但是沒有一個實例讓人更近一步看到下一個階段。
: : 一些聊天機器人，罐頭式的回應更是潑人冷水…
: : 但是今天的 ChatGPT, 它的表現好到驚人。
: : 「問診-開藥」，交給AI來做看起來是沒有問題的。
: : 只要國際組織能訂出嚴格的標準，
: : 通過標準規範的AI才能執業，
: : 就不再需要那麼多的一線醫生，
: : 也不會再有藥廠黑絲女業務陪老爹玩了。
: : 喔
: : 我是唐龍，不是唐鳳。
: : 所以我不會想到用AI點麵線。
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: Sent from JPTT on my Samsung SM-S9080.

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