机器医生看病，你怕吗？

还记得《超能陆战队》里温柔的「大白」么？

伴随着小短腿咯吱咯吱的摩擦，肥肥的大白眨眨眼，抬起萌圆可爱的胳膊，把小宏从上至下扫描一遍，

「你的情绪很不稳定，需要立刻治疗。」

然后一个大大的，暖到爆炸的拥抱！

而更令人震撼的场景则出现在《普罗米修斯》，全息化的自动手术舱不仅能够自动扫描人体健康，更能自动进行剖腹手术！

《钢铁侠》中的人机交互系统——贾维斯。｜网络图片

电影情节中人们对于医疗AI的未来想象已经进行了一万次，但其实，未来不是未来的某一天，未来是每一秒的现在，AI已经到来。

64岁的李自风尘仆仆的赶到广州祈福医院，想找「Watson医生」帮忙，对自己的病情给出更多的治疗意见。「我肺癌晚期，也在当地的几家医院看了，每个医生给的方案都不同，有的说吃靶向药物，有的要我化疗一下，看新闻说广州有个『沃森诊室』，我就跑来了，听听国外医生的看法。」

李自说的「Watson」并不是真人，而是一款IBM历经多年研发的肿瘤AI产品，它汲取了300多份医学期刊、250余种教科书及近1500万页文字，同时还吸收了美国国立综合癌症网络发布的临床指南。

美国退伍老兵事务部肿瘤医生Michael Kelley（左）与杜克医学院副教授Neil Spector一起查看DNA基因组学的Watson分析报告。｜图：IBM中国

医生只需在机器上录入患者相关信息，短短几十秒内一份70页至100页的治疗报告就会生成。目前，沃森可输出内容包括：推荐治疗方案、治疗方案遵循了哪些指南和治疗思想、帮助寻找到患者的临床医学证据、用药建议以及与相关药物副作用提醒。

「去年不少患者拿着病例和一本厚厚的治疗方案来找我，我当时疑惑什么医院的医生会撰写这样完整的治疗报告，后来才知道这份详细的治疗报告是人工智能自动系统生成的。」这就是广州祈福医院肿瘤科副主任医师赵昌林脑海中医疗人工智能最初的模样。

而在千里之外的武汉，63岁的谢先生因肺部不适到武汉协和医院胸外科就诊，在专家的建议下，谢先生进行了肺部CT的平扫和增强，688幅断层影像清晰地显示出谢先生的肺部健康情况。

通常情况下，看完688幅肺部CT影像至少需要5-10分钟，在阅片医生阅片完毕后，还有审片医生的一道审核，才能最终签发诊断报告。

在协和医院，不到3秒钟，放射科医师黄锐就在AI系统的帮助下，准确地找到了谢先生左肺中下叶和右肺中下叶共6个肺结节，连4*4毫米的微小结节也没被放过。谢先生被初步诊断为疑似肺癌。

帮助医生找肺结节的AI是湖北省去年引进的首套care.ai™肺癌影像智能诊断系统。这套由国内AI巨头依图医疗研发的AI系统能够在数秒内完成成百上千张影像的判读工作，标出结节大小、位置、密度，并初步分辨良恶性，自动生成结构化影像报告提供医生审查。自去年下半年投用至今，已辅助医生完成近10万例肺结节筛查，敏感性高达95%以上，即95%的结节它都能检出。

care.ai™肺癌影像智能诊断系统。｜图：依图医疗

而纵观医疗人工智能市场，「AI医生」大显身手的领域早已不仅仅是肺结节筛查，诸如乳腺X线钼靶、放疗靶区规划、糖尿病眼病、骨折、出血性脑卒中、三维骨盆重建……越来越多的科室出现了「AI医生」的身影。

医疗人工智能已经不仅在科室里越来越常见，如今的各大放射学年会上如若没有人工智能分论坛，至少也要有几个人工智能话题的讲者，如果一点人工智能的话题都没有，那可就真的out了。

不可避免地，AI医生越来越频繁的身影令众多医生开始紧张起来。

「AI读片真的又快又准？」

「AI医生会取代放射科医生吗？」

「如果放射科医生失业了，还能做什么？」

第一个喊出「取代医生」口号的是马云。

2014年，马云在一次演讲中公开宣称：「今后阿里想干的就是健康产业，不是建更多的医院找更多的医生，而是30年以后应该是医生找不到工作了，医院越来越少了，医院不改变，我们就改变医院。」

4年时间过去，全国有近400家大中型医院加入了马云的「未来医院」。通过支付宝，就能享受挂号、缴费、查报告、B超取号、手机问医生等全流程服务。不用彻夜排队，也不需来回奔波，仅就诊时间就缩短了一半！

然而，这还仅仅是互联网、人工智能和共享经济进入医疗领域的一个缩影，在辅助诊断、影像识别、医疗机器人、智能药物研发、健康管理、医院管理、疾病风险预测、辅助医学研究上，AI已经在持续渗透医疗的各个环节。

AI医疗定义金字塔。｜图：鲸准数据中心

也正是这些逐渐渗透进临床科室的AI应用，引发了医生们的真正危机。

众多AI应用中，39深呼吸（ID: shenhuxi39）发现目前尤以智能影像领域发展最快、进步最大、最有希望拿到NMPA医疗器械三类证书，最令医生们感到恐惧。

以乳腺癌X线钼靶AI为例，乳腺癌是女性面临的头号肿瘤威胁，仅在2017年，中国新增的乳腺癌女性人数就超过21万人，数十万女性或被迫切除乳房，或面临生命威胁。作为一种廉价、可靠、便捷的乳腺癌早筛方式，乳腺X线钼靶已被临床应用多年，但在读片层面一直面临巨大难题。

「乳腺病灶征象并不明显，加上亚洲女性又多为致密型乳腺，导致乳腺X线钼靶阅片难度极大，同一位患者的X线钼靶影像，高年资的医生和低年资的医生差别可能达到30%。」 中华医学会放射学分会乳腺影像学组组长、复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科主任彭卫军教授透露，「尤其是目前国内专业从事乳腺X线钼靶阅片的资深影像专家仅有100余人，远远无法满足需求。」

乳腺X线钼靶阅片难度高，培养周期漫长。｜图：originoo.com

于是，专家们将视线投向了人工智能。

不久，一套关于乳腺X线智能诊断系统应运而生，不仅实现了乳腺X线钼靶影像的秒级阅片，还能对腺体分型、病灶检出、征象描述等多项功能，并能自动生成结构化报告，供影像医师使用。以往需要数十分钟的阅片在数秒内即可实现，看得快，看得准，令第一批接触「AI医生」的专家们欣喜不已。

AI的独有特性使得其能够在临床工作中以极高的效率阅片，无论100张，还是1万张影像，对于AI而言都不过数秒钟的运算，电费不过数元钱，而且，随着AI应用的越来越广泛，「AI医生」会变得越来越聪明，越来越准确，帮你找病灶，帮你分析良恶性，顺便帮你把报告也一起写了。

虽然暂时比不上高年资专业医生，但是相比广大基层放射医生，尤其是偏远地区的基层放射科医生，AI系统还真就是看得又快，又准。

乘着这股「东风」，短短数年间，Watson、依图医疗、腾讯、阿里等众多AI巨头的应用就已进入了数百家医院。

巨大的市场还在吸引更多的投资者进入。39深呼吸（ID: shenhuxi39）调查发现，截止至今年4月，AI目前运用在辅助诊疗领域的落地企业就高达35家之多，包括：

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在诊断、检出方面，应用AI最为广泛的当属胸部肺结节的检出，如今依图医疗、腾讯觅影、推想、汇医慧影等十几家产品已经成型。

神经系统方面的AI也已初具规模，雅森、妞诺、铱硙运用各自的技术对阿尔茨海默、癫痫等神经类疾病进行早筛、诊断日益成熟，相应的产品成功在医院落地。

骨科产品主要是针对骨折及骨龄测试，卫宁、依图医疗等企业的产品能在几秒钟的时间内完成骨龄测试。

心血管方面，数坤、Waston等产品能够运用AI对冠心病进行检测等等。

除此之外，不仅是诊断，在疾病预测上，AI做得也比人类好。去年4月，诺丁汉大学的研究人员发表了一项研究，该研究显示，一个拥有自主学习能力的人工智能在分析了378,256名患者的体检报告后，预测其中患有心血管疾病的人数比通常的护理标准高出7.6%。

AI以后还可以干更多的工作，比如完成一台精密的手术。国内已有公司研发出计算机辅助手术系统，能精确划定肿瘤边界。该公司称将肿瘤切除率提高了7％，并减少了20％以上的输血率。

「达芬奇（da Vinci）手术机器人」被称为世界上最先进的外科手术机器人。｜图：维基百科

「阿尔法狗」的出现从此让人类意识到一个无比难过的现实：AI比人类更为精准，AI不会疲劳，AI不会闹脾气今天不想上班，AI不会有例假，AI不会突然想辞职……而且随着算法的不断进步和数据的不断积累，人工智能的水平会越来越高。

上海市第九人民医院放射科主任陶晓峰教授在谈到AI的巨大价值时表示，「AI的出现是对于放射医师体力和脑力的极大解放，以往需要10个小时看完的片子，现在仅需5-6个小时，不仅加班时间大大减少，诊断的一致性也大幅提升。」

在2018年第29届长城国际心脏病学会议（GW-ICC）期间举办的智能心电「人机大战」中，「机器医生」以绝对的优势获胜，又一次无情地宣告，在不久的将来，在做出诊断决策建议方面，AI已经开始碾压人类。

设想一下，当你生病去一家医院看病，一进诊疗室的门口就有一位护士不断地为你拍照，然后这些照片会上传到一台AI设备里，这个设备会根据照片里你的状况来进行病情诊断，情况轻的，药品机器人会送药物给你，并指导你如何服药；情况重的，则会被推进手术室，有手术机器人为你「开膛剖腹」……而在整个过程中，不会出现任何专业的人类医生。

想想还是很可怕的，至少目前在某一医疗网站的调查中，仍有超过50%的人表示对AI看病不放心。

39深呼吸（ID: shenhuxi39）列举了几名网友的回复：

AI医疗，机遇背后掩藏着风险。｜图：originoo.com

当然，以上的疑虑在谷歌X实验室联合创始人塞巴斯蒂安·特龙眼中看来，是大家对AI还没有熟悉，如果AI医生的诊断正确率非常高，甚至好于人类医生，这种不安感或许就会减轻，甚至消失。

「不妨比照一下自动驾驶汽车的情况。倘若未来自动驾驶汽车真能够让事故率极大地下降，那么即使你不懂得它那套AI是如何工作的，你也能一路放心地睡大觉。遇到危险，起初你可能会尖叫，但尖叫几次后，发现它都能应付自如，那么下次遇到危险，你就不会再尖叫了。」

目前病人对AI医生的不信任感，并没有让部分医生安心，甚至让越来越多的医生开始担忧，哪个科室医生会被最先替代？尤其是「人机大战」屡次落败，让不少影像科的医生感觉被浇了一盆冷水，「很多人都急着跑来问我，医学影像科的医生出路到底在哪？」上海长征医院影像医学与核医学科主任刘士远教授描述道。

大部分人认为，机器人不能取代人类医生为病人看病。｜图：originoo.com

刘士远教授相信，目前AI只能充当医生的助手，两者相结合，才能给患者提供最大的保障。「单就从AI影像分析，虽然市面上竞争热闹无比，但绝大多数AI企业的竞争焦点依然集中在肺结节检出、糖尿病视网膜疾病、放疗靶区规划等少数几个非常狭窄的领域；绝大部分病种仍然没有取得实质性进展，应用领域非常狭窄，难以满足放射科室对于单器官智能影像AI的应用需求。」

而从目前趋势来看，恐怕也没有多少企业想要打造出一个独立的AI医生。就像刘士远教授说的那样，人工智能现在能够帮助建立患者病历，节省了医生的时间，还可以分析X光片和CT，不过诊断和开药还是只能由医生来完成。

「目前，为了确保没有漏诊、对患者负责，最后还要亲自去审核一下，这叫智能＋人工」。

正如《财经》杂志发文写道：在多个研究中，人工智能已经成功击败人类医生，但在大规模落地前，医疗人工智能还有很多课要补。

（根据受访者要求，本文除专家姓名外均为化名）