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首先，需要说明的是，当前的AI也绝非万能的，其局限性同样清晰：AlphaFold 在点突变细微结构预测上存在偏差，AI可能产生“幻觉”导致预测失误，一旦应用可能引发过敏、自身免疫等致命风险。保罗的c-KIT蛋白AlphaFold渲染置信度为54.55。AlphaFold的置信度量表中，70以下被视为低置信度，50附近接近"不确定"。
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其次，但这项技术必须标识、必须可追溯。可当前问题在于，部分企业在执行层面打擦边球，把AI标识字体缩得很小或在视频中一带而过，而不是持续显著显示，导致消费者难以辨别屏幕前的“人”究竟是真人还是AI。
最新发布的行业白皮书指出，政策利好与市场需求的双重驱动，正推动该领域进入新一轮发展周期。
，这一点在okx中也有详细论述
第三，这个测评体系和标准，绝对不能单纯由技术指标说了算，必须由临床专家、医疗机构、监管部门三方共同制定。只有这样，制定出来的标准才够科学、够严谨，才能真正贴合临床需求，筛选出有价值、安全可靠的医疗AI产品。
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