近年來,，人工智能變得越來越“聰明”,，并開始在許多領(lǐng)域發(fā)揮獨(dú)特的作用,。例如，一家人工智能公司與英國(guó)摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院近日共同發(fā)布研究成果,，稱人工智能算法在診斷眼部疾病的精準(zhǔn)度上超越了人類醫(yī)生,。

　　這款人工智能算法主要通過分析患者眼部的3D成像——光學(xué)相干斷層掃描(近年迅速發(fā)展的一項(xiàng)成像技術(shù)，簡(jiǎn)稱OCT)圖像,，診斷與老齡化致盲有關(guān)的黃斑部退化,、青光眼和糖尿病視網(wǎng)膜病變等。目前,，這一算法已能檢測(cè)出超過50種威脅視力的眼疾,，并能給出適合患者的治療方案，甚至可以“優(yōu)先考慮”最迫切需要治療的病人,，錯(cuò)誤率僅為5.5%,，遠(yuǎn)低于8位人類眼科專家6.7%—24.1%的“誤診率”。以往,，不同的醫(yī)生對(duì)同樣的3D成像會(huì)有不同的解讀,，這款人工智能的高精確度相當(dāng)于25個(gè)醫(yī)學(xué)專家從不同角度會(huì)診的結(jié)果。

　　更重要的是,，這款醫(yī)用人工智能可以向人類“解釋”自己的決策依據(jù),。具體來說，在“閱讀”掃描患者眼部后,，人工智能第一步將OCT分解成數(shù)個(gè)區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)注,，這時(shí)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)人類還難以理解,；第二步分析各個(gè)區(qū)域的成像，然后用另一種人類可以理解的分類識(shí)別系統(tǒng),，來尋找可能存在的病灶跡象,，這時(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)于人類而言具有解釋性和可理解性，避免了以往人工智能算法“暗箱操作”的問題,，有利于醫(yī)生和病人了解其決策過程,，對(duì)人工智能建立信任感。

　　一名再資深的醫(yī)生，其職業(yè)生涯中所見的病例也是有限的,。人工智能卻憑借其讀取和篩選信息的卓越能力,，可以接觸到龐大的病例資料和診斷數(shù)據(jù)。據(jù)稱,，IBM開發(fā)的智能醫(yī)療診斷系統(tǒng),，在短短17秒內(nèi)能閱讀3000多本醫(yī)學(xué)專著、4萬篇論文,，這可能是人類窮其一生都無法完成的,。

　　雖然說人工智能的診斷精準(zhǔn)度優(yōu)于人類醫(yī)生，但現(xiàn)在就預(yù)言人工智能將取代醫(yī)生這個(gè)職業(yè)還為時(shí)過早,。一名醫(yī)生能否讓患者最大程度地減輕病痛,，不僅取決于其經(jīng)驗(yàn)多少，對(duì)患者的態(tài)度以及細(xì)微的觀察問診,，也起著決定性作用,。所謂“望聞問切”，說的就是問診的重要性,。深度的醫(yī)患互動(dòng),，恐怕是眼下的人工智能還不能達(dá)到的。

　　此外,，人工智能的一大特點(diǎn)就是“知其然不知其所以然”,。雖然新算法在解釋性方面實(shí)現(xiàn)了很大突破，但并不意味著人工智能就獲得了“深層智能”,。人工智能可以讀取海量數(shù)據(jù),，并能通過這些數(shù)據(jù)給出有價(jià)值的診斷結(jié)果，但對(duì)于診療過程背后的病理藥理并沒有深刻認(rèn)知,。

　　因此,，在可預(yù)見的未來，更可能的是,，人類醫(yī)生仍將是為患者診病的主力,。成熟的、可被解釋的人工智能技術(shù),，則讓醫(yī)生如虎添翼,，使診療的過程更準(zhǔn)確、更高效,、更值得信賴,。