加速心脏电生理产品国产替代,「艾科脉医疗」完成超亿元Pre-B轮融资|36氪首发

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从另一个角度来看,关于是否可以借鉴医药研发的分阶段验证体系,我认为可以借鉴,不能生硬照搬,关键在于找到安全底线与创新活力之间的动态平衡。医疗AI与医药产品有着本质区别,医药属于化学或生物制品,其属性一旦确定,获批后可以长期稳定使用,而医疗AI是数据驱动的软件算法,核心价值在于通过持续学习实现快速迭代、不断优化,过于复杂的验证体系和冗长的流程,可能会大幅增加企业的研发成本和推进周期,反而会束缚AI医疗技术的创新活力,甚至让一些有潜力但资源有限的创新技术难以落地。

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值得注意的是,首先,真实医疗场景极其复杂。患者不会按教科书生病,往往是多病共存、病史交叉。所以医疗决策不是简单的模式识别,它要结合生理、病理、心理甚至社会因素,还必须要符合真实的临床路径。

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关于作者

杨勇,资深编辑,曾在多家知名媒体任职,擅长将复杂话题通俗化表达。

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