人類醫(yī)生無可替代，AI是目前最好的輔助工具。
智能機器可以簡化抽象的檢查、診斷流程，卻無法對患者病情確診承擔責任；機器無法理解CT影像，但可以運行人造神經(jīng)網(wǎng)絡為影像科醫(yī)生提供更全面的信息。
TechWeb筆者坐在致遠慧圖（Vistel）研發(fā)的眼底檢查儀面前，現(xiàn)場演示人員提醒筆者緊盯著機箱內閃亮的熒光點。啟動鍵按下后，檢查儀在2維平面內緩慢移動，準確的找到了眼球位置，機箱的攝像機前后對焦尋找最合適的距離，兩次閃光后，筆者的眼底照片便在平板電腦上顯示出來。
“系統(tǒng)正在將照片發(fā)送到云端決策后臺，請您稍等”，演示人員講到。
不到半分鐘，“檢查結果”出來了，在復雜的底片上，能看到筆者眼球內部的血管與潛在異常情況。“請放心，您的眼底沒有問題?！毖菔救藛T在云端回傳的檢測報告上，并未發(fā)現(xiàn)任何異常病變。
病人的眼底檢查結果，可以在一臺機器人掛載的顯示屏上查到。這臺機器人連接著4G網(wǎng)絡，可以在醫(yī)院內任意角落擺放。
這是TechWeb在上海國際醫(yī)療人工智能會議上體驗到的一款AI輔助診療機器，時間是2019年4月2日。
據(jù)藥監(jiān)局醫(yī)療器械部門副主任透露，國家對醫(yī)療人工智能監(jiān)管政策去年已落實，鼓勵廠商創(chuàng)新應用、支持技術創(chuàng)新，而截止4月1日，國內沒有一款醫(yī)療AI儀器獲得上市許可。
這不禁使人困惑：病人真的可以相信一臺機器給出的診斷報告么？
1、苦苦尋覓，初見希望
“三甲醫(yī)院人滿為患，基層醫(yī)院門可羅雀”，百度靈醫(yī)負責人黃艷表示，人口老齡化、醫(yī)療資源有限、醫(yī)療經(jīng)濟負擔是中國醫(yī)療長期面臨的挑戰(zhàn)，結構性失調一直是國內醫(yī)院的常態(tài)。有數(shù)據(jù)顯示，數(shù)量上占比8%的三級醫(yī)院，承擔著國人40%的診療重任。
結構性失調，讓大量醫(yī)生苦于疲憊。
以往影像的檢查只需看幾張片子，而CT診斷時間從幾天到半把月不等，MRI（核磁檢查）的診斷時間也隨影像數(shù)量增加而延長。重復性、“吃經(jīng)驗”的工作不僅增加了影像醫(yī)生的負擔，同時增加了高壓力工作狀態(tài)下醫(yī)生的犯錯可能。
如同珍妮紡紗機，AI能“學習”醫(yī)生的讀片經(jīng)驗，成為提高人類工種勞動效率的機器。技術上，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）為例，目前CNN為核心的影像診療儀已足夠成熟，肉眼終究難以戰(zhàn)勝機器的速度，同時機器不會因疲勞而犯錯?！搬t(yī)療+AI”，是一種改善現(xiàn)有醫(yī)療結構的最優(yōu)策略，據(jù)悉，具備“輔助診斷”能力的智能機器在醫(yī)療AI領域占比61%，是最快落地的功能。
圖片中，一邊是國內AI影像公司BioMind的讀片機器人，一邊是人類代表的優(yōu)秀臨床專家，通過顱內、腦血管影像判讀“人機大戰(zhàn)”，人類代表毫無懸念的敗給機器人。此舉表面證明了機器讀片的準確、高效、成熟，卻忽略在現(xiàn)實生活中醫(yī)患關系中的微妙關系。
2、AI與醫(yī)生，相依相存
機器無望完全取代醫(yī)生，但卻是有力的“助手”，極有可能讓醫(yī)生從簡單、耗時、耗人力的勞動中解放出來。比如，曾經(jīng)人工用15分鐘時間篩查300~400張影像才能判定的肺結節(jié)，AI只需要1分鐘；人工3~5分鐘才能測出的腦卒中出血體積，AI只需幾秒鐘。與此同時，后者擁有更高的準確率。
當然，回歸根本問題：我們憑什么信任一個“黑盒子”？是因為它的準確率？顯然不是。
陳寬，深圳人，在美國讀的經(jīng)濟學，2014年輟學回國創(chuàng)業(yè)，創(chuàng)辦AI影像公司推想科技（inferVISION）。陳寬本人講起影像技術時，不由自主的透露出激情，按照他的說法：人工智能影像會成為未來臨床的革命性技術。目前，推想科技已經(jīng)在國內、日、德、美、西等國推行自己的臨床產(chǎn)品。
陳講到，公司最開始將InferRead CT（一套人工智能CT輔助工具）帶到西班牙時，被當?shù)仨敿夅t(yī)學專家狠狠拒絕，理由很簡單：臨床不需要毫無情感的機器做診斷。于是陳寬表示讓專家體驗一周，不收取費用。結果，一周后西班牙專家對InferRead CT 表示認同，認為人工智能是外科讀片最好用的軟件。
“這是我用過最好的工具！”西班牙專家用英文對我們的產(chǎn)品評價到。講到這里，陳寬臉上露出一份對技術的自豪。
人類相信“黑盒子”，不僅是源于對診療效率的追求，更是為彌補人類醫(yī)生的天然不足。
如果醫(yī)療人工智能可以學習人類醫(yī)生的判斷經(jīng)驗，成為診斷正確率99.99%（目前人或AI尚不能達到）的“專家”系統(tǒng)，這聽起來恰如人意，但誰會成為“不幸的”0.01%？很明顯，我們不可能將最終的判斷交給機器。在醫(yī)院里，人類醫(yī)生也會出差錯，誤診、錯診、漏診，一項醫(yī)療事故可能不僅會改變一家人的命運，也可能改變一位醫(yī)生的職業(yè)道路。當我們談論AI+醫(yī)療時，聊的不僅僅是算法、數(shù)據(jù)，還有人類進化歷程中不可規(guī)避的矛盾：道德。
3、前途未卜，道德先行
國內外，AI醫(yī)療器械的推廣與銷售，對于初創(chuàng)公司都是一項艱巨的任務，原因有三：
1）醫(yī)療圈層復雜，信任權重高。
2）國際標準不同，受當?shù)卣哂绊憽?/p>
3）市場成熟度差距。
國際上對與AI+醫(yī)療的重視程度不一，國內已將此視為醫(yī)療改革重點方向，甚至逐步將大數(shù)據(jù)醫(yī)療、醫(yī)療AI上升為國家戰(zhàn)略的高度。而多數(shù)發(fā)達國家對醫(yī)療AI有自己的看法，觀望者居多，并未采取推進措施。推動發(fā)展中國家的醫(yī)療AI項目的力量，目前來自世界衛(wèi)生組織（WHO）。相較國際水平，國內醫(yī)療AI產(chǎn)品有相對較高成熟度，在國際項目中具備足夠優(yōu)勢。
國內的醫(yī)療AI還未正式啟程，美國IBM的“沃森”似乎已石沉大海。
IBM研發(fā)的沃森是一臺具備搜索算法、自然語言處理與知識圖譜構建的智能機器人，它曾在綜藝節(jié)目中戰(zhàn)勝人類選手，負責人希望沃森可以在癌癥臨床醫(yī)學發(fā)揮優(yōu)勢，但結果讓其寸步難行。沃森不做影像，只專注自然語言處理，通過對大數(shù)據(jù)的學習，可以為病患進行診斷與藥物推薦，推薦出的要放不能令人滿意：有些癌癥病人得到的處方具有一定潛在醫(yī)療風險，而人類醫(yī)生絕不會像沃森一樣擔負高風險，優(yōu)先采用穩(wěn)定的治療策略。
醫(yī)療AI的內核有三：算法、算力、數(shù)據(jù)。算法可以由數(shù)學家解決（究其原因，IBM的沃森機器人便是輸于算法），計算的壓力由硅基處理器應對，大多數(shù)人想不到：目前的數(shù)據(jù)方為是制約醫(yī)療AI發(fā)展的關鍵。
“醫(yī)療領域少有完整大數(shù)據(jù)，幾乎全是是稀疏的小數(shù)據(jù)。”上海交通大學附屬第一人民醫(yī)院副院長鐘力煒認為：醫(yī)療數(shù)據(jù)的可用性很差，目前現(xiàn)有的公開可循、記錄完備、診斷準確的醫(yī)療數(shù)據(jù)并足以支撐醫(yī)療AI。即使某個病種有了足夠數(shù)據(jù)訓練出了一些AI產(chǎn)品，有沒有標準測試庫給AI一個客觀評價呢？
“也沒有”。鐘力煒回答，這額數(shù)學系出身的醫(yī)療專家，對醫(yī)療AI的發(fā)展有較深入見解。他認為AI需要與人類醫(yī)生共同決策，而這種組合又會帶來新的復雜醫(yī)療模型。
你也許會繼續(xù)問，如果可以改善算法、滿足算力，并增加數(shù)據(jù)數(shù)量與質量，醫(yī)療AI就可以可以成為毫無差錯的醫(yī)生么？答案否定的。人類醫(yī)生與AI，終將成為相輔相成的組合。
或許在未來的醫(yī)院里，AI將如同被廣泛應用的青霉素，成為該領域不可或缺的組成。
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