科学家们将 1970 年代和 1990 年代标记为两个截然不同的“人工智能冬天”，当时对人工智能的乐观预测变成了悲观的悲观情绪，因为项目未能达到炒作的效果。今年早些时候， IBM 将其基于人工智能的 Watson Health出售给了一家私募股权公司，分析师将其描述为残值。这笔交易是否预示着第三次人工智能寒冬?

人工智能与我们在一起的时间比大多数人意识到的要长，在 1960 年代的电视节目“杰森一家”中，机器人 Rosey 吸引了大量观众。人工智能的这种应用——让家庭运转的无所不知的女仆——是科幻版本。在医疗保健环境中，人工智能是有限的。

该概念旨在以特定于任务的方式进行操作，类似于现实世界的场景，例如计算机化机器击败人类国际象棋冠军。国际象棋是结构化数据，具有预定义的移动位置、移动方式和获胜时间的规则。人工智能所基于的电子病历不适合棋盘的整洁范围。

收集和报告准确的患者数据是问题所在。MedStar Health发现草率的电子健康记录做法会伤害医生、护士和患者。医院系统在 2010 年采取了初步措施，将公众的注意力集中在这个问题上，这一努力一直持续到今天。MedStar 的宣传活动篡夺了“EHR”的首字母缩写词，将其变为“错误经常发生”以明确使命。

MedStar 分析来自领先 EHR 供应商的软件，发现输入数据通常不直观，并且显示使临床医生难以解释信息。患者记录软件通常与医生和护士的实际工作方式无关，从而引发更多错误。

医疗数据错误的例子出现在医学期刊、媒体和法庭案件中，其范围从错误代码删除关键信息到神秘地改变患者性别。由于没有正式的报告系统，因此没有明确的数据驱动医疗错误数量。不良数据被倾倒到人工智能应用程序中的可能性很高，这会破坏其潜力。