編輯筆記：最近的這個敘事版本 樂觀的前景 播客集，」AI 醫療保健和製造：為什麼採用是真正的問題「西門子 Digital Industries Software 副總裁 Ng Brittany Ng 與 Rad AI 首席創新官 Demetri Giannikopoulos 的對話，描述了人工智能在醫療保健和製造業兩個關鍵領域的潛力，當它擁有所需的數據時。
人工智能正在突破實驗之外，進入現實世界，重塑了醫院和工業環境中關鍵工作的完成方式。從放射學套件到造船廠，我們的討論不再是關於 AI 可以做什麼，而是它如何增強人類專業知識，以帶來可衡量的影響。
在西門子 Digital Industries Software 的 Brittany Ng 和 Rad AI 首席創新官 Demetri Giannikopoulos 最近的《樂觀前景》播客採訪中，出現了一個共同主題：醫療保健和製造創新領域的工業人工智能未來不取決於取代人，而是讓他們能夠在高危的環境中做出更好的決策。
為患者提供正確的醫療保健資料
在跨行業中，人工智能在改善人類判斷力（而不是替代）時，證明它最有價值。在醫療保健中，數據量也可能會使最有經驗的臨床醫生壓倒。
吉安尼科普洛斯在播客上說：「醫療保健是一個發出的信息量非常大的領域，」吉安尼科普洛斯在播客上說。「能夠消除這種噪音可能非常困難。」
通過大規模彙總和解釋資料，醫療保健中的 AI 幫助臨床醫生更快地連接點，減少錯過或延遲診斷，並指導更精確的護理途徑。在播客中，Giannikopoulos 指出 AI 能夠將不同系統和專科的細分資訊整合在一起，從而提供更清晰、更完整的患者健康的圖片。
「核心是人工智能。。[可以] 取得我們擁有的令人難以置信的數據。。。，最終幫助該患者獲得最好的信息和可用的最佳途徑聯繫起來，」他說。
以產業的「數位骨幹」創新
雖然風險可能有所不同，但製造和造船業的潛在系統挑戰與醫療保健領域非常相似：複雜的系統、高安全要求，以及每個步驟都需要精確度。
正如 Brittany Ng 在播客上所說的那樣，轉折點是強大的數字基礎的出現，包括數字雙生產環境和連接生產系統。
Ng 說：「我們終於擁有我稱為數字骨幹的東西。」「AI 現在可以使用這些結構化上下文資料，而不僅僅僅是片段式試算表。」
這個數位骨幹使 AI 能夠從理論見解以外轉移到可行的建議 —— 在對國防和經濟復原力至關重要的產業中最佳化規劃、提高品質以及增強生產能力。