未來的世界是多對多的協(xié)作，在不同領(lǐng)域，針對不同對象，解釋目標(biāo)不一樣，比如金融領(lǐng)域要對監(jiān)管可解釋，而醫(yī)療領(lǐng)域一定要贏得醫(yī)生和病人的信任，所以在不同的領(lǐng)域，怎么樣做好可解釋，是業(yè)界考慮的重點。

AI系統(tǒng)很多算法背后運作機制的未知，帶來了風(fēng)險的未知以及對它的不信任。京東探索研究院算法科學(xué)家何鳳翔討論時認為，可以從理論和實驗兩個路徑中去尋找算法背后運作的機制，當(dāng)理論研究遇到困難的時候，很多實驗學(xué)科可以作為對于機器學(xué)習(xí)研究的啟發(fā)，比如說新藥上市前要做雙盲實驗，就能夠提升人們對新藥的信任程度，這種方式可以引入到AI落地的信任度解決方案中。

中國對醫(yī)療保健行業(yè)的關(guān)注不僅僅在于成為AI技術(shù)的全球領(lǐng)導(dǎo)者。根據(jù)去年的人口普查，過去長期施行的獨生子女政策導(dǎo)致了人口老齡化：65歲以上人口超過1.58億，再加上勞動力短缺，迫使政府將工作重心轉(zhuǎn)至提升醫(yī)療保健領(lǐng)域的自動化上來。早在2016年，中國就開始努力將醫(yī)療數(shù)據(jù)整合到一個數(shù)據(jù)庫中。與美國類似，中國也存在數(shù)據(jù)混亂、缺乏互操作性等問題。

中國政府去年發(fā)布了一項人工智能計劃，目標(biāo)是到2030年中國能成為人工智能研究領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者。醫(yī)療保健是中國首批人工智能應(yīng)用的四大重點領(lǐng)域之一。

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