无论商业模式如何，最终离不开医学和医疗的实质问题。“关键在于真正把医学问题解决了，形成医学IP，产品包装、用户体验、性能等都好解决。”

“老旧方法做得不够漂亮”

许多在AI医疗领域耕耘过一段时间的人，或多或少表现出一种迷茫，或者说悲观的态度，甚至AI泡沫将要破灭的说法一度甚嚣尘上。飞利浦大中华区临床科学部高级总监周振宇表示，AI医疗与十几年前一样，关注点还停留在纯粹数据驱动结果上，比如100个肺结节找到多少百分比，这对于临床知识来说没有太大的价值；科大讯飞智慧医疗事业部医疗影像产品负责人马文君告诉雷锋网，“如今的智能影像很像前几年的互联网医疗，大家一窝蜂进来了，但下一步怎么做，是个问题。”汇医慧影表示，“整体来讲，智能影像诊断真正深入到临床诊断的很少，目前，业内尝试与医生合作做科研或提高效率方面尝试，但要真正提高诊断率，目前还有很大差距。”

但吴博却不以为然，对这一波AI突破充满信心。他认为以前那些老旧的方法在医学领域干得不够漂亮，每一步做得不够好，整个起来达不到大家预期。“以肺结节筛查为例，大家以为几个大厂已经做到极致了，但至少从大赛结果上看，是新兴公司做得更好。”

他认为，即使做单项的肺结节检出，也能做到比较好的水准；检查完了之后，分类、良恶性判断等都有望逐个突破。每个环节准确率提高10%的话，整体而言，效果可能要好很多。

当然，他补充道，“我们现在还需要做出更多成绩来，证明我们的想法是对的。”