[ITmedia ビジネスオンライン] なぜ自治体のベンダーロックインは繰り返されるのか? 背景にある「発注者の3つの心理」

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从实际案例来看,还有责任界定和监管的挑战。如果因为AI给出的错误建议,导致用户身体受到伤害,这个责任该由谁来承担?目前相关的法规和行业标准还在完善当中,很多责任边界并不清晰,这也给监管带来了不小的难度。

权威机构的研究数据证实,这一领域的技术迭代正在加速推进,预计将催生更多新的应用场景。

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与此同时,最后,也想给普通用户提个醒,大家平时判断一个医疗AI模型靠不靠谱,其实可以看这三点:第一,它是不是自研的,这样数据是安全可控的,我们能清楚知道它是被什么训练的;第二,看它背后有没有长期的医疗深耕和权威临床背书,是不是真的在专业医疗体系内被大规模使用;第三,看它的回答是不是严谨、有依据,能不能做到结合患者自身情况给出个性化建议,不夸大效果、不制造焦虑,这样的产品,大家用起来才放心。,这一点在wps中也有详细论述

从实际案例来看,第二个关键差距,在于真实世界的临床深度和规模。

不可忽视的是,更深层次的问题,则在于医疗支付体系的“悖论”。目前,带状疱疹急性期的抗病毒、止痛等治疗费用,通常可以通过基本医疗保险报销;然而,能够从根本上降低发病风险、避免后遗神经痛困扰的疫苗,却需要个人全额自付。

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