導(dǎo)讀:人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人工智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。
2016年3月以來,一款名為AlphaGo(阿爾法狗)的機(jī)器人聲名鵲起,因?yàn)樗群笸陝倭藝褰缑麑⒗钍朗翱聺崱?017年名為AlphaZero(阿爾法元)的機(jī)器人僅訓(xùn)練了3天,又以100:0的懸殊差距戰(zhàn)勝了AlphaGo。
“人工智能”這個人類并不陌生的名詞也再次竄火,并入選了2017年度中國媒體十大流行語,成為炙手可熱的“網(wǎng)紅”。
其實(shí)自2006年以來,AI就取得了突破性進(jìn)展并進(jìn)入發(fā)展熱潮,而其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用同樣表現(xiàn)“驚艷”。有些人工智能技術(shù)對癌癥等疾病的識別準(zhǔn)確率甚至高達(dá)96%。
那么,AI人工智能是否能完全取代醫(yī)生?當(dāng)然不是!!!
人工智能技術(shù)應(yīng)用于輔助病種識別,讓計(jì)算機(jī)深度“學(xué)習(xí)”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識,模擬醫(yī)生的思維和診斷推理,從而給出病種判別和治療方案。人工智能需要集合分析海量的有效數(shù)據(jù),并通過不斷的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練,才促使其掌握一定的判別能力。其獲得疾病識別思維和技能的基礎(chǔ)仍是專家醫(yī)生。
人體是個極其復(fù)雜和龐大的系統(tǒng),每位病人都有個體差異,需要醫(yī)生通過專業(yè)知識和大腦思維分析給予個性化治療方案,而人工智能系統(tǒng)只是作為輔助識別手段,其應(yīng)用目的是為了進(jìn)一步提高診療效率,彌補(bǔ)醫(yī)療資源不足,促進(jìn)基層醫(yī)師規(guī)范化培訓(xùn),促進(jìn)年輕醫(yī)生更快學(xué)習(xí)成長。
對于人工智能正在“取代”醫(yī)生的說法,首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院高培毅教授表示,醫(yī)生具有不可替代性。他表示:“覺得AI診斷系統(tǒng)能取代醫(yī)生的人,把醫(yī)生工作看得太簡單了。有的專家每周只出2個半天的門診,但人家在此前幾十年從醫(yī)之路中,已積累了深厚經(jīng)驗(yàn)。
在沒有計(jì)算器之前,醫(yī)生們用心算或者手算來計(jì)算,計(jì)算器出現(xiàn)后,它只是輔助醫(yī)生把工作做得更好、更快,但這并不意味著醫(yī)生因此失業(yè)了。同樣,AI診斷系統(tǒng)也一樣,它讓百姓能夠輕松、便捷地看上病、看好病,這是多好的事。
與其說是幫助醫(yī)生看病,不如說幫助的是醫(yī)院中“做檢查”的部門---輔助醫(yī)療檢測,說起醫(yī)療資源匱乏,不只是看病的醫(yī)資源匱乏,做檢查的資源也十分匱乏,當(dāng)你辛辛苦等了好
幾個小時(shí)終于看到了醫(yī)生的時(shí)候,他可能只給你了幾分鐘,就給你開了一些化驗(yàn)單,抽血、X光片等等。于是,你又要到抽血,X光片的地方一個個的經(jīng)歷漫長的等待。所以,看病這么難,不只是難在看病這方面,更包含了做檢查難。人工智能在醫(yī)療的最初的嘗試便是在醫(yī)學(xué)的檢查項(xiàng)目上的。比如當(dāng)你抽完了血,如果是醫(yī)護(hù)人員通過顯微鏡人工檢血液中的血胞,可能需要花二十分鐘,此時(shí)這名醫(yī)護(hù)人員也無法做別的事情;而一臺智能血液檢查顯微鏡,可能一分鐘內(nèi)就能給出最后的檢查結(jié)果,而醫(yī)護(hù)人員也能被解放出來。
“機(jī)器讓人失業(yè)”、“科技取代人工”,這些全然是駭人聽聞。