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[導(dǎo)讀] 最近,一項利用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病的科研成果公布。用納入系統(tǒng)的55種常見兒科疾病和部分危急重癥作測試,該人工智能系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率超過了一般年輕醫(yī)生。目前,系統(tǒng)已經(jīng)在急診分診、門診中臨床應(yīng)用,對

最近,一項利用人工智能技術(shù)診斷兒科疾病的科研成果公布。用納入系統(tǒng)的55種常見兒科疾病和部分危急重癥作測試,該人工智能系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率超過了一般年輕醫(yī)生。目前,系統(tǒng)已經(jīng)在急診分診、門診中臨床應(yīng)用,對一些兇險的、有可能威脅生命的重大疾并罕見病,同樣可以輔助醫(yī)生診斷。

值得一提的是,該臨床智能診斷研究成果中的“人機對戰(zhàn)”并非子虛烏有。研究人員確實將人工智能與兒科醫(yī)生拿到臺面上,分組來“比試”一番,人工智能在呼吸系統(tǒng)疾病普遍高于85%、普通系統(tǒng)性疾病高于90%的診斷準(zhǔn)確率,確實讓人驚嘆。人工智能平均得分高于低年資醫(yī)生,接近高年資醫(yī)生,這一
結(jié)果雖有意外,卻又似乎是情理之中,同時也會引發(fā)人們的疑問:醫(yī)生是否會被人工智能替代?

人工智能深度學(xué)習(xí)后,在某些方面超越人類并不奇怪。人工智能通過建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。在這個過程中,人工智能將數(shù)以百萬計的病歷、醫(yī)學(xué)知識等龐大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行“學(xué)習(xí)”,形成病種庫,建立診斷模型,進(jìn)而完成對病歷的識別和診斷。相比人工智能,人類醫(yī)生的“成長”速度顯然要慢得多,需要經(jīng)歷高校的基礎(chǔ)學(xué)習(xí),還要有長期的從業(yè)經(jīng)驗,才能不斷提高診斷準(zhǔn)確率,沒有任何“捷徑”可走。

在判斷人工智能是否能夠替代醫(yī)生這一點上,并不能僅僅通過比較診斷準(zhǔn)確率和時間成本來下結(jié)論。誠然,人工智能在形成了巨大的數(shù)據(jù)庫后,能夠媲美高年資醫(yī)生,在時間成本和經(jīng)濟(jì)成本上,也要比培養(yǎng)一名年輕醫(yī)生要更有優(yōu)勢,但是,仍不能忽視人工智能成長背后,來自“人”的作用。一方面,兒童病情診斷不易于成人,在兒童不能有效表達(dá)癥狀時,需要來自醫(yī)生的有效判斷,進(jìn)而形成病歷,再進(jìn)行確診和治療;另一方面,面對可能變化的病情和新的病種,例如流行性疾病,人工智能在實際操作上還不能具備真實醫(yī)生的判斷力,后續(xù)的數(shù)據(jù)更新和學(xué)習(xí)依舊要靠人來完成。

人工智能不會替代醫(yī)生,至少在很長一段時間內(nèi)不會。其實沒必要將人工智能與人類劃分得如此“界限分明”,要知道人工智能的存在是為了更好地服務(wù)于人類,而不是為了取代誰。

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