编者注：这是最近的叙事版本 乐观的前景 播客剧集，”AI 医疗保健和制造：为什么采用才是真正的问题” ——西门子数字工业软件副总裁Brittany Ng与Rad AI首席创新官Demetri Giannikopoulos之间的对话描述了人工智能拥有所需数据时在医疗和制造这两个关键领域的潜力。
人工智能正在决定性地超越实验，进入现实世界，重塑医院和工业环境中关键工作的完成方式。从放射学套件到造船厂，讨论的不再是人工智能能做什么，而是它如何增强人类专业知识以产生可衡量的影响力。
在Siemens Digital Industries Software的Brittany Ng和Rad AI首席创新官Demetri Giannikopoulos最近接受的《乐观展望》播客采访中，出现了一个共同的主题：医疗和制造创新领域工业人工智能的未来不取决于取代人，而是取决于赋予他们在高风险环境中做出更好决策的能力。
为患者提供正确的医疗保健数据
事实证明，在各行各业中，当人工智能增强而不是取代人类判断力时，它才是最有价值的。最能说明这一点的莫过于医疗保健，即使是最有经验的临床医生，其数据量也可能不堪重负。
詹尼科普洛斯在播客中说，医疗保健 “是一个发布的信息量让人不知所措的领域。”“能够切断这种噪音可能非常困难。”
通过大规模汇总和解释数据，医疗保健领域的人工智能正在帮助临床医生更快地将各个环节联系起来，从而减少错过或延迟的诊断，并指导更精确的护理路径。在播客中，Giannikopoulos指出，人工智能能够汇集跨系统和专业的分散信息，为患者健康状况提供更清晰、更完整的画面。
“其核心是人工智能。。[可以] 获取我们拥有的惊人数量的数据。。并最终帮助该患者获得最佳信息和最佳途径，” 他说。
利用行业的 “数字骨干” 进行创新
尽管风险可能有所不同，但制造业和造船业的潜在系统性挑战与医疗保健领域的潜在系统性挑战非常相似：复杂的系统、高安全要求以及对每一步精度的需求。
正如Brittany Ng在播客中指出的那样，转折点是强大的数字基础的出现——包括数字双胞胎制造环境和互联生产系统。
吴说：“我们终于有了我所谓的数字骨干。”“人工智能现在有这种结构化的上下文数据可供使用，而不仅仅是分散的电子表格。”
这种数字骨干使人工智能能够从理论洞察转向可行的建议——优化规划、提高质量并加强对国防和经济弹性至关重要的行业的生产能力。