“扎堆会造成资源浪费，AI人才是稀缺人才，问题找的更准才可以做的更好。”2018年11月14日，志诺维思基因科技创始人凌少平在第二届“风向标——中国创新创业先锋论坛”表示。

他进一步解释，扎堆是医疗AI产业界的问题，比如宫颈癌筛查20多个公司在做，他们并不知道问题在哪儿，但是知道算法能做这个问题。事实上每一个细分领域只有3-5家能跑出来，很多公司会在竞争中输掉。

凌少平认为，现在行业不是缺乏问题，而是没法找到问题。建议科协在医疗领域跟医疗协会互动，一起来发现问题在哪儿，能做的问题有哪些，定位问题，专家确定是否确实存在这个问题。这样有利于将来精准医疗的落地。

此外，AI落地兑现收费很难，他认为医疗AI最好能够带来临床上的获益，临床上的获益是医疗AI最终能不能走向收费环节最重要的问题。

关于人工智能产业政策，凌少平提出4点建议：

1、医学有一个天然的矛盾，医学CFDA认定要求确定性，人工智能需要迭代，中国CFDA应平衡好确定性和迭代之间的关系。

2、建立行业数据标注的机制。人工智能领域不仅数据为王，更是标注为王。病理切片上百万个细胞标注，目前用大数据方式筛出标准集，高质量标准集产生图像再去标注，各个公司招一两个医生直接实施标注再训练模型，这是比较大的资源浪费，也是低效率的重复建设。

需要典型数据集情形下才能用专家一致性的方法，建立高质量标注，志诺维思跟协会也在制定标注基准，也准备发布标准标注集进行竞赛平台。

3、重复担责的问题，不管二类还是三类器械，医疗责任主体中，机器模型和医生配合到底怎么界定。在医院开收费单涉及到责任主体，机器和人的差别、责任担当的问题对医疗体系是重要的考量。

4、人工智能模型和可解释、可接受之间的矛盾。CFDA认为不能解释模型时，只能提高保证数据集校验的体量，是不是深度模型一定要拿来用，是医学界选择技术路线的考量，也是CFDA部门需要面临的问题。

据悉，第二届“风向标——中国创新创业先锋论坛”由中国科协主办，中国科协科技传播中心承办，创头条、优客工场协办。

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