下一代医学人工智能专家需要解决的问题非常广泛，涵盖了从基础研究到临床应用的各个方面。以下是一些主要问题：
1. 数据质量和处理：医学数据通常包含大量的非结构化和半结构化数据，如病历、影像、基因序列等。这些数据的质量和处理是实现有效人工智能应用的关键。新一代医学AI专家需要开发高效的算法和工具来清洗、标注和整合这些数据，以便进行有效的学习和推理。
2. 模型训练和验证：在医学领域，模型的训练往往需要大量的计算资源和时间。新一代医学AI专家需要开发更高效、更精确的模型训练方法，同时还需要建立严格的模型验证和测试流程，以确保模型的准确性和可靠性。
3. 临床决策支持：医学AI专家需要开发能够提供基于证据的临床决策支持系统的算法。这些系统应该能够综合考虑患者的病史、生理指标、实验室结果等多个因素，为医生提供最佳的治疗方案建议。
4. 个性化医疗：随着基因组学的发展，个性化医疗成为可能。新一代医学AI专家需要开发能够根据患者的基因组信息提供个性化治疗建议的算法。这需要对患者的遗传变异、疾病风险等因素有深入的了解。
5. 药物发现和研发：新一代医学AI专家需要开发能够加速药物发现和研发过程的算法。这包括利用深度学习技术预测药物分子与靶点之间的相互作用，以及利用强化学习优化药物设计和筛选过程。
6. 患者管理和护理：新一代医学AI专家需要开发能够提高患者管理和护理效率的算法。这包括利用自然语言处理技术提高患者交流的效率，以及利用计算机视觉技术辅助医生进行手术操作等。
7. 伦理和法律问题：新一代医学AI专家需要关注医学AI应用中的伦理和法律问题。这包括确保AI系统的透明度和可解释性，以及制定相应的法规和标准来规范AI在医学领域的应用。
8. 跨学科合作：新一代医学AI专家需要与生物学家、心理学家、社会学家等其他领域的专家紧密合作，共同解决复杂的医学问题。这需要跨学科的知识融合和创新思维的培养。
9. 持续学习和更新：医学领域是一个快速发展的领域，新的技术和理论不断出现。新一代医学AI专家需要具备持续学习和更新的能力，以跟上技术的发展步伐。
10. 人机协作：随着机器人和自动化技术在医疗领域的应用越来越广泛，新一代医学AI专家需要开发能够与人类医生协作的智能系统。这包括提高人机交互的自然性和有效性，以及确保AI系统的安全性和可靠性。
