“AI医生”离我们有多远
①2016年开始的医疗人工智能，至今方兴未艾。国际、国内研发团队开发出来的AI(人工智能)，要么是通过已有的医学影像结果来学医学知识，要么是通过医学生化指标来学习、充实自己。而在广州，一个中外专家合作的团队通过摸索，让医学人工智能既能读懂中文病历，还能较高精度地为儿童常见的55种疾病进行诊断。
②尽管近年来AI已成风口，但有关“AI医疗”的各方信息往往各执一词。例如，这边报道称AI在诊疗大赛上完胜医生团队，前景乐观，那边却有专家认为这完全是虚火上身，离真正意义上的诊疗相距甚远。
③那么，有了懂病历、能诊断的医疗AI，是否意味着“AI医疔”不再是梦，“AI医生”将飞入寻常百姓家呢?
④平心而论，“AI医疗”所描绘的无疑是一幅美妙的图景。即便是对于医疗专业人士而言，与其说担心被A抢了饭碗，毋宁说巴不得AI赶快把自己从纷繁复杂艰辛耗时的诊疗工作中解放出来。
⑤比如，医疗中有很多图像处理工作，完全由医生人工识图，显然会耗费大量精力，假如AI能替代这部分工作，无疑会减轻医生的工作负荷；再如，手术这类耗时费力而又高风险的工作，如果未来
AI手术机器人能够干得更加精细完美⑥AI的确在颠覆一些行业，甚至正在改变职业的版图，也是好事一桩。，但AI的发展也将遵循其规律，有其边界和止境。就医疗而言，AI毫无疑问会有其用武之地，对其善用，也必将改善整个医疗生态，优化患者体验，增进医疗效率。但如此复杂的医疗系统，AI的确也很难普遍适用。相比认为AI神通广大、无所不能，“赋能”这个词恐怕更贴切。对于包括医疗在内的各个行业，在最具优势的环节引入AI，自然是一种赋能与提效。而这一过程，无论是限于AI的技术发展阶段，还是限于行业或专业流程优化本身，都不可能一蹴而就，而必然是一个不断探索试错并逐渐改善的过程。
⑦以目前的AI能力，AI医疗更多只能定位为辅助医疗，尤其在文字处理、图像处理方面，机器学习已然展现了其特有的优势，相比人类学习医疗影像所需要的时间，机器算力自然不是人类大脑所能匹敌的。在这些特定方向的AI辅助，自然有望解放医疗负荷，提升医疗效率，但真正意义上的AI独立诊疗仍遥不可及。
⑧这一点，其实不妨参照自动驾驶。相比驾驶，医疗活动的复杂度显然要高得多，当AI在自动驾驶方面还很难做到真正的突破，真正意义上的“AI医疗”无疑更加遥远。即便在一些特定技能的对战上AI胜过医生团队，但这是否具备长期的稳定性，尚有疑问。正如药品的商用必然通过长期严谨的科学试验，AI用于医疗其实也需要同样的审慎与严谨。
⑨AI行业有句话叫做“懂医生的AI会战胜不懂医生的AI'，这话改成“懂AI的医生会比不懂AI的医生更专业”，或许更适合当下。对“AI医生”，我们充满期待。
（选自《工人日报》，有删除）
