互联网方面AI应用有几个特点，精准医疗没有这些特点，统计学习用起来不容易。一个是互联网的应用用户海量，应用要求用户预期不高，比如翻译。精准医疗的应用是人命关天的大事，是请得起一个专家，甚至好几个专家来看的。AI模型现在主打还是又便宜又快地提供超越普通人平均水平，甚至接近专家的服务，难以真的和专家的服务头对头比较。其次是强监管，所以不来钱，进展慢，研发人员没那么多活，自然待遇偏低。而且因为产品被监管的周期长所以迭代更慢，研发人员和模型本身学习进步也更慢。最后一点最棘手，临床人数少，上千人就算大了，哪怕是自然人群数据也就是几百万上千万，但是可收集的数据标签非常多，首先基因外显子就有二十几万个，算上各种突变和互相影响，统计模型很容易过拟合。所以现在火热的看起来很大突破的机器学习其实在精确医疗方面没有那么大应用。当然凡事只要专精，突破一点即可。只要能解决精准医疗，哪怕一个病症的一个小问题，就是很大的影响。