这些在临床数据开发方面的努力，为未来人工智能的研发创造了可能。恐怕也还只是限于可能，距离真正的应用还有一段距离。当然，在 AlphaGo 完胜李世石以后，人工智能所展示出的进步速度让所有人惊艳。说不定五年后，机器人医生就真的出现在社区诊所了。但是眼下的问题恐怕还是必须要克服：
数据解读——围棋棋盘的可能性毕竟是可以穷尽的，但目前的人工智能还无法解决未知因素的问题。尤其是在医疗领域，不仅是未知因素的问题，甚至还有无知因素的问题。很多因素不仅医疗数据的采集范围之外，更是在人类的认知范围之外。不要说癌症这种人类尚未攻克的疾病，绝大多数疾病都存在着相当多的未知因素。
数据规模——医疗数据的应用前提条件是数据规模要足够大。其实，这一点中国的情况要比美国好多了。比如说，中国一家三甲医院的数据量几乎抵得上美国一个州的量。但问题是，有能力、有条件、有机会开发应用这些数据的机会太少。财大气粗的保险公司在医院面前都毫无谈判能力，遑论弱小的互联网医疗公司。恐怕只能指望高瞻远瞩的医院院长，发挥鲶鱼效应。
数据监管——对于政府监管来说，