【前沿】人工智能医疗到底能否取代医生？_十大赌足球的app排行榜

人工智能（AI）在科技界、创投圈和媒体圈早已热得敢，众多高瞻远瞩的精英人士早已再三警告说道“AI有泡沫，投资需谨慎”。按照目前这形势，16年虽然有可能有泡沫，17年一定会更大，AI不会构成一条迫近90°的向下曲线。是的，就是你看完的“奇点”所在位置。虽然AI专家们在未来发展时，往往都会提及医疗将不会是AI能充分发挥最重要起到的领域，有时候总是不会有人冒出来公开发表人工智能将不会替代医生等言论，但这受到了医学专家们完全完全一致地赞成。

“医生医疗病人早已几千年，会因为一两个技术经常出现而变化”这种论调也不会获得医学人士的尊重。只不过很多大论战都类似于这样概念明确、鸡同鸭讲的，不基于刚好范畴来立论的。一方说道“长年来看，人工智能终将大量代替医生”，从不不会说到底多长；另一方说道“短期内医生几乎不能被代替”，究竟多较短也会有众说纷纭的。双方都能一堆证据、理论证明自己无比准确，只不过是因为时间上显然就没重合。

我们以定一个时间范畴：遥相呼应可见的数年来看，医疗AI究竟能做到什么？你是不是看了好多篇“医疗人工智能应用于十大方向”之类的文章，所列了从一到十个医疗人工智能的应用于（比如Dr．2的文章就所列了15个方向1），只不过还是不明白？我们来换一个方法自学一下，根据创新工场汪华的分类2来看：一、感官，就是电脑去感觉、理解，还包括图像、语音、语义以及其他数据的辨识，非常简单说道就是看得懂图、听不懂话、解读得了数据的含义，比如临床的各种影像、检查数据等。这里的前提是训练数据和结果之间的关系是标记出有的，比如某张X光片的临床是骨折、某个MRI是长时间的、某个病理是良性肿瘤、某个时间点的血糖值是偏高的。

当有大量的标记数据训练之后，电脑就能了解这些数据，自动得出结论结果。数据够大时，电脑辨识的正确率不会低于专业人士，而且可以之后提升。最近Nature公开发表的Google用机器临床皮肤疾病就是这个道理，只要大量数据训练，电脑在这种单一数据源的临床（辨别）正确率上，一定会远高于普通医生。目前转入应用于阶段的医疗人工智能，以感官这一类居多。

总体来说是医生原本能做到的事，AI不会更加有效率，成本更加较低，但目标非常简单，无法必要拓展。二、决策，就是找到规律，解决问题规律，比如AlphaGo下围棋时辨别局势和落子要求，医生做到疾病诊断和要求化疗方案。看见这里，你一定想起Watson医生了。

是的，Watson的肿瘤医生想要腊的就是这个，从大量病例、指南等中去找到最合乎当下病人的临床和化疗方案，给医生做到辅助决策参考。这个过程只不过跟人脑的思维类似于，从有数的经验中找到最合乎的，无非是电脑记忆的资料多一点而已。但是电脑不能机械地从资料库里查询，无法展开误解，或其他开放式思维，而Watson只有“纸面”数据，所以哪怕IBM花上了数十亿、数年时间研发出来的，在简单地肿瘤临床和化疗方面，其输入的结果对气馁的医生来说，其使用价值极为受限，最佳评价是“这是沃森获取给医生参照的最佳医疗方案，跟我的辨别完全一致。”滑稽地说道除开某些少见情况的警告和一些数据展出，基本就是“然并卵”。

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