最近在一次關(guān)于人工智能和機(jī)器人的小型會議上，我進(jìn)行了題為“人工智能的臨床應(yīng)用離我們有多遠(yuǎn)”的發(fā)言，主要談了以下幾個問題：

• 人工智能會取代臨床醫(yī)生嗎？

• 人工智能會如何取代醫(yī)生？

• 如何識別假的人工智能公司？

• 人工智能需要多久才能進(jìn)入臨床？

在演講時，我舉了很多人工智能在疾病的識別和判斷中完勝人類的例子，其中就包括人工智能在診斷皮膚病方面能力超過皮膚科醫(yī)生的真實(shí)案例。

“AI再登Nature封面：診斷皮膚癌，準(zhǔn)確度堪比專家”

斯坦福大學(xué)的研究人員采用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過大量訓(xùn)練發(fā)展出模式識別的AI，使計算機(jī)學(xué)會分析圖片并診斷疾病。

訓(xùn)練計算機(jī)的數(shù)據(jù)庫由129,450張皮膚病變圖片和對應(yīng)的文字描述組成，涵蓋了2032種皮膚病。而診斷的“參考答案”則由皮膚病專家提供，他們依靠的是非侵入性圖像分析和組織活檢。

之后，計算機(jī)迎來了“畢業(yè)考試”。研究者向受訓(xùn)的計算機(jī)和21名資深的皮膚科醫(yī)生分別提供了一批訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中沒有出現(xiàn)過的皮膚病變圖片，這些圖片都由組織活檢確定了對應(yīng)的病癥。診斷比賽的結(jié)果是這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比大部分參加研究的皮膚科醫(yī)生都要好。

不服氣的人類做了第二項測試，這次他們比較的是惡性黑色素瘤與良性的痣。前者是最具殺傷力的皮膚癌。但在這場比試中，人類同樣敗下陣來。

會議之后，有新媒體將我講課的內(nèi)容加以整理，寫了題為“99%的皮膚科醫(yī)生或?qū)⒈惶蕴?！”的文章。此文一出，引起了一些皮膚科醫(yī)生的不滿：

大家可能對我演講的內(nèi)容有些誤解，在這篇引起皮膚科醫(yī)生不滿的文章中也提到了我對人工智能在臨床應(yīng)用的基本觀點(diǎn)：人工智能徹底替代醫(yī)生是不可能的，也不可能取代絕大多數(shù)醫(yī)生，但取代一部分醫(yī)生的概率是比較大的。

其實(shí)，在說這話的時候我還是比較客氣的，在不久的將來，大多數(shù)的低于平均水平的醫(yī)生是可以被人工智能所取代的，診斷是如此，提供合理的治療方案也是如此。

也就是說“99%的低于平均水平的皮膚科醫(yī)生或?qū)⒈惶蕴?/strong>，大家誤以為我說的是所有皮膚科醫(yī)生中的99%會被淘汰。

對于人工智能在臨床應(yīng)用的潛力，很多人還沒有意識到。

在李開復(fù)剛出版的新書“人工智能”中，說到：“中國有一批AI創(chuàng)業(yè)公司正在研究人臉識別，這類技術(shù)已能批量識別20-30萬張人臉……。醫(yī)療檢測中的某些涉及影像識別的崗位很快也會被AI技術(shù)所取代，但那僅僅是醫(yī)療專業(yè)的一小部分。”

人臉識別技術(shù)連同卵雙胎這種長得非常像的姐妹或兄弟都能很好的區(qū)別開來，識別皮膚病的圖片也就不像我們認(rèn)為的那么復(fù)雜了。

雖然人工智能目前在臨床上的應(yīng)用范圍還比較小，但是已經(jīng)顯示出了非常大的潛力，將來會對我們的臨床實(shí)踐帶來革命性的改變。

從現(xiàn)階段來看，人工智能已經(jīng)可以幫助我們在以下幾個方面改善現(xiàn)有的臨床醫(yī)療行為了。

首先，人工智能可以幫助醫(yī)生大大提高工作效率，讓一個醫(yī)生可以干以前需要10-20個醫(yī)生才能完成的工作。

其次，人工智能可以幫助我們大大降低診斷錯誤的概率，人工智能的專家系統(tǒng)通過圖片和文獻(xiàn)的學(xué)習(xí)，可以給出更加準(zhǔn)確的診斷，大大降低出錯的概率。

第三，通過不斷地學(xué)習(xí)和完善，人工智能系統(tǒng)可以變得比絕大多數(shù)專家都要聰明，大大提高診斷的準(zhǔn)確率。

人工智能的時代已經(jīng)到來，我們該醒醒了，不然真的會被淘汰的。

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