医疗AI临床结果不佳：实验室丰满，临床骨感
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实验室数据不断刷新记录的Google Health，最近公布了一项临床诊断试验结果。
不理想。
不仅诊断结果不一致，而且实际操作方法和在实验室里压根不一样。
这项系统是检测糖尿病性视网膜病变（DR）的症状，对糖尿病进行一个早期的筛查。
早在2016年，谷歌就在《美国医学会期刊》(JAMA)发表了他们的研究成果:
一个深度学习算法能够解释视网膜照片中的DR迹象，可能将帮助医生筛查更多的病人，尤其是在资源有限的社区中。
而当时谷歌产品经理及医学博士Lily Peng就表示：“几年前，谷歌的一个研究小组就开始探索利用机器学习来筛查糖尿病性视网膜病变（DR）。
深耕多年，内部研究都已经达到了90%的准确度，相当于人类专家水平。
没想到，落到临床试验，却失败了。
这大概就是理想与现实的差距吧。理想有多丰满，现实就有多骨感。