对于人工智能（AI）爱好者来说，这是一个可悲的故事，作为AI筛查Google的研究人员在其现实世界测试期间缺乏。
报道失败后，Google的AI仍需要工作；研究人员将重试
谷歌研究人员对泰国诊所的结果感到谦卑。 Google Health创建了一个深度学习系统，该系统寻找眼睛的图像，并找到糖尿病性视网膜病的证据，这是全球糖尿病患者视力丧失的主要原因。
尽管AI的理论准确性很高，但该工具在现实世界中证明是毫无用处的。护士和患者看上去对AI的总体缺乏和谐与他们的做法感到沮丧。
Google仍然公开发表了这些内容，无论人们的看法如何，研究人员团队都将这些教训浮现在公开状态下。
研究论文指出，部署工具旨在为现有过程提供援助，泰国的几家诊所已经在筛查糖尿病性视网膜病。
护士通常会服用糖尿病患者并拍摄眼睛的图像或“眼底照片”，将其发送给眼科医生，然后将其评估并在四到五天内返回结果。
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AI应该做什么
Google的系统应该提供通常在几秒钟内而不是以90％精度等级的几天来提供的结果。同时，如果护士可以在短短一分钟内而不是一个月内进行进一步测试，那么护士可以进行转诊的初步建议。该理论听起来很棒，但是在实际测试中，它并没有真正带来令人鼓舞的结果。
研究人员说：“在我们的研究中，我们观察到整个11个诊所的眼睛筛查过程的差异很大。捕获和分级图像的过程在整个诊所之间是一致的，但是护士在组织筛查工作流程的组织方式很大程度上具有很大的自治性，并且每个诊所都有不同的资源。”
他们补充说：“在诊所进行了眼睛筛查的设置和地点也有所不同。只有两个诊所有一个专用的筛查室，可以变暗，以确保患者的学生足够大，可以拍摄高质量的眼底照片。
该研究的作者从这个现实世界中的失败中学到了关于AI系统评估的话：
“在介绍新技术，计划者，政策制定者和技术设计师时，并没有说明复杂医疗计划中问题的动态和新兴本质。作者认为，参与人们的动机，专业身份以及当前的动机，专业身份和惯例，这些规范和例程在计划部署时会影响其工作至关重要。”
