你想让人工智能帮忙看病吗？

最近，人工智能一次又一次震撼世界，它已经可以顺畅与我们对话、整理工作总结、画出以假乱真的画，甚至基本通过了美国医师资格考试，辨认医学影像的准确度也越来越高。

现在很多行业都在进行数字化改造，医院当然也是，只是医院是一个特殊的社会情境，因为涉及到的都是人命关天的事情，数字化的过程中，如果出现了问题，有可能造成的后果是不可能弥补的。不过我们得知道数字医疗将成为未来医疗生态中不可或缺的一环。

代替医生，还是成为医生助手？

　　由计算机辅助医生进行医学诊段，并不是一件新鲜事。心电图就是通过计算机识别出心脏传递出的信号，变成显示在纸张或电脑屏幕上的一排连续的、变化的线条。X射线透视技术、CT、B超等技术也同样有计算机的参与。计算机完成检测，并将人体运转的生物学信号，转变成可视的、单纯的线条、符号或影像，作为医生诊断的依据。

　　但这样的诊断并没有自主学习的机制。一台检测过3000位病人的计算机，并不比只检测过30位病人的计算机更聪明。它们只是依据事先输入的程序运转。

　　人工智能最大的不同，在于它运转的规则不是事先输入的程序，而是依托庞大的后台数据库，根据正在检测的病人情况，“思考”出针对每一个病人的单独的结论。在人工智能领域，这被称为“深度学习”。

　　与普通的医生学习相比，计算机的深度学习具有强大的优势。 培养一名医生，需要5年的本科学习，3年的研究生训练，以及从实习医生、住院医生到门诊医生的大量医学实践。培养一名优秀的医生，至少需要十二年时间。

　　而一旦计算机的“深度学习”网络建成，它便可在短时间内，自主阅读所输入给它的大量医学论文及病例，且夜以继日，不眠不休。

计算机通过认知计算能够实现大规模学习、针对问题的推理和思考，进行自然语言交互，增强和扩充人类在专业知识方面的学习能力，与人类合作解决人类和机器无法单独解决的问题。

机器的协助并没有取代人类的活动，它只是扩展了人的技能和专业水平。

所以，无论是医生还是病人，都应该乐观看待医疗AI的到来，而相关的科研开发、院校教育、用户培养也必须早日跟上。

最后，你想让人工智能帮忙看病吗？