與其擔心AI搶了醫生飯碗，不如感謝AI將醫生從繁忙的工作中解放出來。
作者｜柒小略
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人類和AI，誰能勝出？正如馬斯克與馬云截然相反的兩種態度一樣，人們對于AI在醫療領域的應用，也一直是期待與爭議并存。在技術的發展下，AI能提高醫生的工作效率，但又有人擔心AI會對醫生未來的職業前景帶來潛在的威脅。
那么AI能為醫生做些什么？在未來，醫生這個職業會被AI取代嗎？8月30日，由健聞傳媒主辦的第二屆世界人工智能大會醫療主題論壇上，眾多國內外專家對于AI在醫療領域的落地問題展開了激烈探討。
三大場景：AI能為醫療做些什么？
上海市衛生事業發展研究中心主任金春林介紹，目前智慧醫療在中國主要有三大應用場景：一是在方便就醫方面，建立覆蓋醫療機構內部全流程的信息化管理體系；二是連接醫療機構與患者之間、醫療機構之間的遠程醫療與分級診療體系；第三是在醫療影像領域，醫療機器人與AI輔助醫療決策。
在會議現場，AI輔助診斷成是討論最熱烈的話題。美國工程院院士、美國范德比爾特大學影像科學院院長John Gore在會上表示，根據他們多年的臨床實踐，AI在醫學影像上已經被證實是成功的，特別是在中國普遍缺乏放射科醫生的現狀下，AI在中國發展前景也相當廣闊“醫生不可能每三四秒完成一個成像，而AI的讀片速度可以達到一秒一個”，“我相信10年內，所有的成像都可以由機器來做”。
在國內，AI在影像領域的應用已經非常普遍，尤其是在癌癥的早期篩查方面，AI的輔助診斷功能為其做出不小助力。吉林大學白求恩第一醫院放射線科主任張惠茅介紹，肺癌的早期診斷智能隨訪體系已經在白求恩第一醫院初步的落地。依圖醫療副總裁方驄也在現場介紹了人工智能系統在癌癥早期篩查中的成功病例，她認為：“人工智能可以助力我國癌癥早篩事業，幫助更多癌癥患者在早期發現并治療。“
落地難題：AI 醫療的機遇與挑戰
AI在醫療上的廣闊前景無可否認，但現階段在具體落地上還面臨不小的難題。
以影像輔助診斷為例，不少臨床專家反映，當前的人工智能水平還處于“人工 智能”的水平。盡管很多企業與醫院進行了戰略合作開發，但當前的產品性能和精確度還不能滿足臨床診斷需求，影像讀片的假陽性率比較高，醫師要花費不少時間進行假陽性率的排查，反而加重了負擔。
而在遠程會診方面，國家衛生健康委衛生發展研究中心數據中心主任游茂去六個省調研遠程醫療情況時發現，雖然部分省份在遠程醫療的不同方面各有建樹，但各地發展不平衡的問題也非常明顯：會診數量遠遠不夠的，投入產出比不平衡。“我們投入了那么多設備、資金，但真正為老百姓能夠享受到遠程醫療還是不夠。”
貴州省人民醫院智慧醫院建設辦公室主任俞思偉認為：AI落地需要研發機構深入醫院內部，與臨床專家溝通交流醫療實際場景，才能開發符合需求的產品，但目前很多廠商和研究機構對醫療場景不清楚，這是最大的難題。俞思偉認為：最需要AI的其實是基層，“我曾深入貴州最貧困的基層山村，在車子都開不進的村衛生室里面，我們利用政府的投入DR，一個月的時間為村民做了兩百多例的檢查。但目前研發機構對這方面的關注卻比較少。”
同濟大學附屬同濟醫院副院長王培軍認為：目前AI的落地場景、落地產品不夠多，最大的原因是樣本量不夠、數據不夠標準化。“這一切我們目前正在做，經過幾年以后，一定會有更多產品落地，我們對未來充滿信心。”
游茂則認為，AI在醫療上的應用，技術是第一挑戰，其次便是人：“我們談AI往往是站在技術人員的角度來說，但是落地到醫療領域，則需要站在醫生的角度，利用AI和信息化的融合，往減少醫生重復勞動和工作負荷的方向發展。”
未來的擔憂：AI會不會取代醫生？
在對于AI前景展望的同時，不少醫生也擔心AI會不會取代醫生的地位，影像科醫生、皮膚科醫生首當其沖，但在現場，大家對此都持樂觀態度。
美國國藝術與科學院院士，美國國家科學院、工程學院和醫學院院團聯合席 Richard Foster表示：我們不用把人工智能作為人類的競爭者，我們更應該想的是如何充分運機器的能。他們之間是互相支持，而不是互相競爭。與其擔心被取代，我們更應該看到人類在醫學中可被機器替代的作用。
貴州省人民醫院智慧醫院建設辦公室主任俞思偉認為，數據不等于人工智能：“我們今天所有的報告都在說深度學習。人工智能就是深度學習嗎？不是。人工智能最重要的不是數據，而是知識。而知識是什么？是醫生的智慧，也就是臨床經驗。”
醫庫云CEO、烏鎮互聯網醫院首位院長張群華對也表示，臨床AI的發展一定是由醫生主導的，AI的發展方向是輔助醫生的工作。
“與其擔心AI搶了醫生飯碗，不如感謝AI將醫生從繁瑣的工作中解放出來。”業內人士表示，如果AI輔助診斷注定成為未來的趨勢，那么醫生更應該接受并學習新技術，調整知識結構，將人工 智能的優勢發揮到極致。
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