最近，一項(xiàng)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(cè)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(duì)一些兇險(xiǎn)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(jī)對(duì)戰(zhàn)”并非子虛烏有。研究人員確實(shí)將人工智能與兒科醫(yī)生拿到臺(tái)面上，分組來(lái)“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(shí)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(shí)也會(huì)引發(fā)人們的疑問：醫(yī)生是否會(huì)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(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。在這個(gè)過程中，人工智能將數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的病歷、醫(yī)學(xué)知識(shí)等龐大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行“學(xué)習(xí)”，形成病種庫(kù)，建立診斷模型，進(jìn)而完成對(duì)病歷的識(shí)別和診斷。相比人工智能，人類醫(yī)生的“成長(zhǎng)”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(zhǎng)期的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，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(diǎn)上，并不能僅僅通過比較診斷準(zhǔn)確率和時(shí)間成本來(lái)下結(jié)論。誠(chéng)然，人工智能在形成了巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)后，能夠媲美高年資醫(yī)生，在時(shí)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(shì)，但是，仍不能忽視人工智能成長(zhǎng)背后，來(lái)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(shí)，需要來(lái)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(duì)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(shí)際操作上還不能具備真實(shí)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(lái)完成。

人工智能不會(huì)替代醫(yī)生，至少在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)不會(huì)。其實(shí)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(shuí)。