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「大家都說我表現好，可是我認為只要沒辦法贏得比賽，就不能算是個好捕手。」林琨笙自責地認為，投手被打、自己也有責任，應該要善盡引導的責任，認為自己還有很多要再加油的地方。
另外林琨笙也覺得，這一次的失利，應該要引起國內的重視，必須要全盤來檢討才行。選手養成要從基層情趣跳蛋如何使用做起，這不是短短1、2年就能解決的問題，可能需要長達10年、20年才會有成果，需要全部人一起來努力。
本屆賽事到此結束，林琨笙感性的說，非常感謝總教練郭泰源，他壓力其實非常大，有事情都默默扛下來，不讓選手承擔，盡量讓大家在無壓力的狀況下打球，對他只有感謝。
日本血癌病患藉由人工智慧（AI）臨床分析，再花費10分鐘閱讀2500萬份論文，與1500萬份藥物資訊，確定實際病因展開有效治療，新聞曝光全世界轟動，人工智慧學習力快，更有龐大資料當作後盾，未來是醫生助手或敵手值得深思。
醫生養成相當不容易，從踏入醫學系到能判斷疾病給與治療主治醫師，最快也要13至14年，閱讀課本、接觸病患、參考文獻等都會成為「經驗」，作為診斷疾病最重要依據，但人工智慧不論學習、資料蒐集、經驗累積都比人腦更有效率。
上述日本案例，人工智慧僅需10分鐘就能閱讀約4000萬份艱澀研究文獻，給予主治醫師建議，不僅於此，人工智慧具有整體學習特性，分析數據能快速共享，反觀人類經驗傳承不易，再加上個人因素影響，人工智慧診斷可能更穩定。
針對疾病診斷，雖然人工智慧具有優勢，但仍有許多現實因素必須考量，台灣IBM總經理黃慧珠表示，目前必須由人類診斷疾病下處方，否則會有道德爭議，人工智慧不應是人類「對手」而是「助手」，提高醫療品質與效能。
黃慧珠認為，醫療結合人工智慧，法律與道德層面仍有許多討論議題，最終判斷必須是人，因此目前人工智慧最主要應用在降低疾病發生率，例如利用大數據分析，找出民眾慢性病重要因子，或控制傳染病快速散布關鍵。
日前IBM與衛福部疾管署合作，協助打造登革熱防疫決策模型，藉由數據分析，能夠模擬最有效防範措施；黃慧珠說，IBM除提供疾管署架構平台給予軟體授權，民間團體也有洽談合作案例，藉由人工智慧分析癌症或慢性病相關數據。
好萊塢電影「極樂世界」與「星際過客」都有類似想像，當病患躺入治療艙，能夠藉由電腦掃描治療疾病，包括外科手術或去除腫瘤，目前雖然是虛構內容，但人工智慧與大數據運用不斷加強，未來似乎很有可能實現。
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