学医11年,终将被机器取代

如果你去正规的大医院看过病,你肯定对医生的诊断方法印象深刻:首先他会让你做各种各样大大小小的各类检查,然后边看检查报告,边问患者你什么病呀、持续多久了、之前吃过什么药、对什么药过敏等等。走出医院以后你会对医生的诊断很不放心,这根本不是医生在给我看病,是仪器和我自己给自己诊断了病情,医生只是负责在医笺上写一串正常人看不懂的字,然后去药房取药。

现代的医生怎么诊断病情的呢?主要是两个方面,一是各种仪器检查报告,二是根据经验进行临床诊断分析。这对医生有什么技术上的要求呢?一是要看得懂仪器检查报告,二是要积累足够多的临床经验,所以老医生的挂号费特别贵,而且很难挂上。今天,一个人从本科开始学医,到学够足够的知识去开始执行医生的工作需要经过5年本科,3年研究生和3年博士,共11年时间的学习。在这11年里,一部分时间用在学习如何看仪器诊断报告,大部分时间在学习研究各种典型医学案例,积累经验。

从这个角度来看,大部分的医生其实并不需要太高的专业本领,他做的更多的是简单重复的工作,理论上,只要能看到检查报告和积累一些病例,人人都可以当医生。既然医生不需要太高的专业本领,为什么过去几百年时间里,医生地位一直那么崇高?因为人体是一个非常复杂的组织,造成人生病的原因非常多,要把浩如烟海的病例都学好记住,这非常困难,需要超出常人的刻苦和长时间的积累。

但是,随着人工智能的迅猛发展,医生的时代可能很快就要结束了。

首先需要声明的是,我是人工智能的保守主义者,我不认为人工智能已经或即将到达奇点,不认为人工智能已经足够成熟,我认为当下人工智能还处于初级发展阶段,如果说人工智能的进程有一百步的话,现在的人工智能才迈出了第一步,很可能脚都还没有落地。但是,哪怕是走了半步的人工智能也足以颠覆很多古老的职业,如医生。

现阶段的人工智能擅长的是什么?人工智能具有迅速处理海量复杂数据信息能力,具备通过逻辑推理和深度的归纳分析解决通用问题的能力,并能够从一个平台迁移到另一个平台的不朽思维,永远不会抹去或忘记事情,也不会搞错任何信息。所以现阶段人工智能非常擅长简单的、重复性的、有规律的脑力劳动。

看出来了吗?当前大部分医生的工作其实就是简单的、重复性的、有规律的脑力劳动,而人工智能在这些医生面前有更多的优势,如,诊断速度更快,机器能实现一体化的检查、分析、诊断和治疗方案,患者不需要一个个检验科地跑,来回穿梭于诊室和药房,只需要被机器扫描一下,然后取药回家;如,机器诊断的准确性更高,由于机器的缜密逻辑和永不出错,而且一切出于客观逻辑而没有主观判断,所以机器几乎不会出现误诊;成本更低,未来涉及到人力劳动的服务都会很贵,而机器服务几乎是零成本的,所以成本自然会大幅下降;对患者隐私的保护更到位,机器不会好奇不会八卦不会传播患者的信息,诸如此类。所以,准备欢呼机器人医生时代的到来吧。

其实,不需要等多久,机器人医生已经在路上。如IBM创造“沃森”正在快速成为一名优秀的医生,沃森已经掌握了世界顶级医学出版物上的医学信息和资料,并接入了几家大医院的病例库,凭借这些信息和资料它能快速去匹配病人的症状、用药史和诊断结果,并形成一套完整的诊断和治疗方案。从掌握的病例数量来看,机器人沃森可能是世界上最优秀的医生。

而在国内,一众科技巨头也在积极布局智能医疗,如,腾讯就在开发一个名为“腾讯觅影”的医疗领域AI产品,它通过对人体进行扫描,就能检查出人体内各部位、各器官的的疾病,哪怕还只是一个苗头。据介绍,腾讯觅影的工作原理分两步:第一步,海量学习、理解和归纳各种医疗信息,包括权威医学书籍文献、诊疗指南和病历等海量信息,自动构建一个大规模的“医学知识图谱”;第二步,接入各大医院的临床诊断案例库进行深度学习,不断自行优化其运算模型,提升诊断能力。当前,腾讯觅影已经初步在河北十多家大医院落地,辅助医生进行诊断。

我一个医生朋友见识过腾讯觅影的能力后也不禁感叹:辛辛苦苦学医11年,抵不过机器学习一天啊。

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