臨床醫生VS人工智慧

最近，影像或病理診斷AI之類的人工智慧在一些比賽當中被認為「正確率與速度都勝於經驗老到的臨床醫生」，不少醫學生和他們的家長都十分擔心醫生這個行業是否會隨著人工智慧的日益強大而日漸式微。

這樣的擔心雖有一定道理，但是就目前的情況來看，人工智慧想要完全取代醫護人員成為醫療行業的主力軍依然是不太可能的事情。

AI VS 醫生

首先我們要明白，人工智慧的優勢在於AI能夠不斷學習積累經驗，從而優化演算法，從而提高準確率與計算速度。但是不要忘了，AI用來學習、優化演算法的樣本，都是人類劃定範圍後提供的。如果讓AI分辨臨床的隨機樣本，AI很有可能會誤判——可能是是否病變的誤判、也可能是不同病變的誤判。

就像所有醫學生在學習組織胚胎學的時候，實驗課上往往有分辨標本的考核。若是把AI比作一個學習能力超強的學生，假設這個學生學習了如何分辨小鼠生殖系統的標本，經過學習後它就能夠又快又准地辨認出小鼠的生殖系統切片標本。但是一旦標本變成了狗的子宮切片標本，內膜增厚了許多，遠超出了小鼠子宮切片標本的厚度範圍，又或是換成了小鼠的消化系統切片，完全不是原來的範圍，可能AI這個學生就束手無策了——因為它沒有學過。這還只是「按課本生病」的範圍，如果遇到少見的變異表現癥狀，臨床醫學專家尚且要研究商討一番，無論AI再怎麼智能也不可能憑空判斷一種新的表現癥狀。

另一方面，醫學不像數學那樣是絕對正確的學科，它存在很多變化和可能性。臨床上同一種疾病很有可能因個人體質、環境差異、患病後護理等等影響因素而發生變化從而表現出不同的癥狀和發展方向。AI判斷的是一個靜止的狀態，是疾病的當前表現，無法預判疾病的動態發展並及時作出措施進行干預。由醫生組成的醫療團隊能夠監測病人狀況並及時調整治療方案，而AI暫時也只是一個人工智慧，並不能夠完全等同於人工。

同時，不同的疾病也有可能表現出同一癥狀，臨床上往往需要結合其它診斷手段以及病人的既往病史、生活習慣等等綜合判斷。經驗老道的醫生簡短問診後即可馬上得出初步診斷，而AI則需要從龐大的資料庫中一一排除可能性，雖說運算速度依舊很快，但是最終得到的結果可能是好幾種疾病（可能概率由大至小），最終確診是什麼疾病還是要臨床醫生下判斷。

醫學技術不斷發展，不斷有新的技術出現，不斷有新的疾病認知，這些創新與開拓都需要臨床醫護人員作為主體，結合臨床經驗，進行聯繫、發現、創新，從而推動醫學技術的發展。AI擁有強大的學習能力，然而卻沒有定向創新的能力。

再退一步講，就算AI能夠在疾病診斷上完全等同於臨床醫生，我們並不能保證它的演算法永遠不出錯，並且我們不能保證及時發現AI的錯誤並且糾正。病人將自己鮮活的生命交付於醫生，我們決不能將生命交到冷冰冰的AI手中。

另外，AI要在手術台上取代醫生還是遙遙無期的事情，因為人體構造實在是太複雜太精妙了。就拿闌尾切除術舉例，闌尾的位置常見的不常見的加起來就有四五種，不排除還有極個別的個體變異出現新的位置關係。且不說AI在手術台上不能準確辨認闌尾位置並進行操作，就算能準確辨認並且操作無誤，萬一——我是說萬一，AI識別出錯，切了不該切的，而AI又沒有應急補救能力——後果不堪設想。

闌尾與結腸常見的位置關係

最後，醫患關係日益緊張的今天，由於種種原因，病人及家屬對醫護人員的信任度並不高。但是醫護人員無論如何也是有血有肉的生命，能夠理解病人及家屬的擔憂焦慮並進行溝通解說——但是你不能指望一個冷冰冰的AI明白一個做手術存活概率更大的病人為什麼因為家庭原因選擇存活概率較小的保守治療——當然也不能指望它理解醫保等相關政策從而為病人制定更好的醫療方案。

人工智慧的發展不能說對醫學毫無貢獻，也許通過系統的學習培訓，AI出色的學習能力能夠幫助臨床診斷結果的二次確認，為診斷的準確性增添一重保障。至於「人工智慧讓醫護人員下崗失業」這樣的事情，暫時來說還不用過分擔憂。

更重要的是：在中國AI比人貴啊：）

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