看人工智能助力医疗科技领域

俗话说：棋逢对手。将遇良才的结果往往是不分伯仲。当人工智能和传统医生“共事”，会产生怎样神奇的“功效”呢，我们都知道医生在国内是公认高风亮节、专业技术拔尖的人才能胜任的职位，而人工智能作为高科技领域的“后起之秀”，当然也不甘示弱，究竟是医生有了人工智能如虎添翼，还是人工智能助力医疗科技的发展，让我们来解开谜底吧。

在一段连续的时间内，对相当数量、由各种品牌扫描仪所得出的数字病理切片进行“诊断”

AI系统能够协助病理学家提升诊断准确性，同时不会拉低常规报告程序的效率。

在一段连续的时间内，对相当数量的、由各种品牌扫描仪所得出的数字病理切片进行“诊断”。在这一过程中，深度学习模型的敏感性应该接近100%，同时其特异性不能过度降低。

由多位实验者按照同一试验方案在不同地点和单位同时进行临床试验，以保证模型在不同医院里都能表现出稳定的性能。

在医学上，未经检查的人工智能可能会制造出自我实现的预言，证实我们之前的偏见，尤其是在面对复杂的权衡和高度不确定性的情况时。例如，如果较穷的患者在器官移植或接受晚期癌症化疗后病情恶化，机器学习算法可能会得出结论，认为这些患者不太可能从进一步治疗中获益——并建议不要这样做。

最后，如果人工智能的实施对某些群体产生了不成比例的影响，即便是表面上是公平、中立的人工智能也有可能加剧这种差距。这是考虑到一个帮助医生决定患者在膝盖手术后是回家还是去康复中心的项目得出的。这是一个充满不确定性的决定，但却会产生真实的后果：有证据表明，被送到一家康复机构的费用更高，再入院的风险也更高。如果一种算法将居住在低收入社区作为无法获得良好康复支持的标志，它可能会建议少数族裔患者去护理机构，而不是接受家庭物理治疗。更糟糕的是，一项旨在提高效率或降低医疗成本的计划可能会完全完全不支持上述操作。

医生只要输入患者的年龄、性别、体重等基本情况和癌症分期、局部复发、化疗方案、病理分期、癌症转移等多项具体情况后，只要短短十多秒，人工智能“医生”就会给出治疗方案，这些方案包括：推荐使用方案、可考虑使用方案、不推荐使用方案。

中医讲究望闻问切，且不可替代；西医检验（血尿生化超声CT病理）在可预期的未来可能被替代且能大大减轻人力并增加容错性；西医手术辅助机器现在有临床使用，主要是实现高精度操作，如神外，血管外，眼外；需要人为审美，心理干预的特殊科室可能是10后的有生之年了。

西医检验科室所做的是在客观的标准化的定量检测中发现不正常的量化指标，比如常见的各种常规检查。个栗子，白细胞高于正常区间，去除各种生理因素，提示机体在增加免疫集团，对抗负面破坏，通过中性粒，嗜酸嗜碱，T细胞等亚类，特异C蛋白，及各种肿瘤因子，生化检查等进一步定位细菌感染，组织坏死，肿瘤或者代谢类疾病，从而以上一步的结果为下一步的原因，逐步结合其他量化指标细化寻找可能的病因。这也是目前传统的临床医生的临床逻辑，AI可能也会遵循这一条道路进行深度学习。另外像病理超声等半量化指标，AI会在一张病理切片中快速找出可疑特征性细胞，而不用医生一个视野一个视野的寻找，极大提高工作效率并减轻失误率。

综上所述，机器人现在不仅可以用来做噱头，目前临床实践中确实有用到，可以用来实现人眼人手极限之外的高精度操作。比如血管吻合，长时间在4X目镜下进行大范围血管吻合是件非常累人且容易出错的操作，假设使用辅助机器人进行血管吻合，效率和成功率的显著提高毋庸置疑。但是如果上升到人工智能，完全开放权限给一个机器，哪怕再深度的机器学习都难以达到人的层级，这种情况下你可以理解为主观意识或者主观情感。

综上所述，人工智能和现代医生的职责是相辅相成，密不可分的，治病救人一门担负神圣使命、责无旁贷的学科，其中有许多深奥的、多变的、正在进行时、将来发生时的突发情况，是任何医学教科书里没有记载的，也是医生无法凭个人能力去“完善”的，人工智能是医生的“最佳”搭档，有了人工智能的鼎力相助，会让广大身受顽疾之苦的患者们有了健康生活的美好向往。