“高质量、多样化的训练数据集从何而来？”迈克生物股份有限公司总经理吴明建反问。训练好用的医疗AI，需要不同年龄、地区、病情阶段的数据，以及不同设备、参数下的影像。但现实是“数据孤岛”——各家医院数据互不相通，获取成本高、周期长。

　　中医领域更难。“中医术语不标准，诊断结果也不统一。”李文友说，同一患者，不同流派老中医可能给出截然不同的诊断和处方。“没有标准答案，如何训练AI？”更麻烦的是，许多老中医不愿分享经验，“法不传六耳”，上百年的传承只传自家人。

　　他认为，AI的出现，为个性化知识的发展找到了新路径。

　　好医生云医疗产品中心总经理邓教武说：“许多医疗AI模型在研发阶段依赖大医院相对规范的数据，但进入基层诊所后，常会遇到设备条件不一、病历记录不完整、诊疗信息碎片化等问题，影响模型稳定性。”

　　他表示，AI在基层落地不能只依赖算法能力，还需要通过结构化电子病历、临床指南规则化、用药与合规规则前置等机制，提升真实诊疗场景中的可用性和可靠性。

　　数据合规也是大问题。医疗数据涉及个人隐私，其使用、脱敏等规则仍在完善中。李文友坦言，“企业想获取医院数据用于研发，障碍重重。”

2026年5月，南方医科大学珠江医院副院长张鹏（左一）检查数据隐私保护相关工作。（受访者供图）

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　　AI出错谁负责？使用AI谁买单？

　　若AI辅助诊断出错，谁来负责？这是所有人最关心的问题。