Если ИИ продукты не оправдывают ожиданий в здравоохранении, сама технология редко оказывается виновата. Экспертные мнения по этому вопросу из свежих статей Rachel Dunscombe, CEO HL7 International Проблема готовности Внедрение ИИ как айсберг. Видимая часть ИИ (алгоритмы, интерфейсы, результаты) - это далеко не все, что определяет успех. Большая часть под водой - стандартизация данных, интероперабельность, управление, безопасность и интеграция в рабочие процессы. Именно они делают ИИ жизнеспособным на практике. Если ИИ не работает, скорее всего система к нему не готова. Justin Norden, Stanford Проблема инфраструктуры Разработаны тысячи ИИ-продуктов с хорошими техническими показателями, но ограниченным клиническим эффектом. В итоге у нас большое количество изолированных проектов вместо системных инструментов. Большинству организаций не хватает необходимой инфраструктуры для объединения и правильной архитектуры данных и решений, управления и интеграции в рабочие процессы. Sai Teja Rayab