AI醫生來了，你能信任它嗎

林之森

根據美國醫學會統計，在美國每10個醫學診斷中就有1個是誤診。在初診中，每20個就存在1個誤診。單在美國，誤診造成的不必要死亡每年就多達8萬人。

這些令人擔憂的數字，源于診斷本身的復雜性，包括從患者那里得來的信息不夠全面，轉院治療時信息對接不及時，醫生因過度勞累、病人太多而造成的判斷上的偏差等。這些人為失誤，如果換成機器，就能避免。

這個夢想并不遙遠。在國外，已經有很多AI診斷APP可用，并可能不久將在國家醫療保健體系中推廣開來。但問題來了：健康是關乎人命的大事，我們能放心地交給機器來處理嗎？醫療AI值得我們信任嗎？

幾十年來，研究人員一直在增強AI的本領，包括讓它擁有深度學習能力等：通過利用病歷數據庫中的海量數據來訓練它，讓它學習診斷各種疾病，之后你只要按一下鍵，差不多就能獲得比人類醫生更準確的診斷書。

美國斯坦福大學的科學家用 10萬多張皮膚病（從皮膚癌到蚊蟲叮咬）的圖片訓練了一個能深度學習的AI系統，之后用1 4萬張新圖片對它進行測試。測試結果是，它對皮膚上黑色素瘤的診斷正確率，比經驗豐富的皮膚科醫生還高。此外，目前能深度學習的AI，在診斷由糖尿病引起的視網膜病變、眼血管并發癥等癥狀上，也比一般的醫生高明。其他的AI工具在從電鏡掃描中識別出癌癥，或從一般的健康數據中預測患心臟病的概率等方面，也已經大顯身手。

但是，它們除了能避免人類醫生那些明顯的低級錯誤之外，到底比人高明在哪里？

這可不是一個容易回答的問題。因為AI系統在深度學習中會形成自己的一套判斷規則，而這些規則到底是什么，哪怕是對于開發人員，都是一個“黑箱子”，誰也不知道。這就有理由讓人為此感到不安了。

當然，要是深究起來，這種情況人類醫生也難避免。

“他畢竟是人嘛，而我們現在面對的是機器。”你大概會說。但也許只是一個習慣的問題。如果A1“醫生”的診斷正確率非常高，甚至要好于人類醫生，這種不安感或許就會減輕，甚至消失。

醫學AI系統的出現，甚至可能重新定義“訓練一名合格醫生”的含義。未來的醫學教育將包括讓學生學習數據科學，把他們從死記硬背中解放出來，集中到學習如何解決問題、培養批判性思維上。

它還可以讓家庭醫生不出辦公室，就能以專家級的精湛醫術，為患者提供服務——只有萬不得已時，才把病人交給醫院和專家。這意味著，不必把一個病人的治療和護理，輪番交給好多家醫院的醫生來完成。這對于醫生和病人都是一件好事。

當然，在這種情況下，病人的隱私怎么保護？醫療事故誰來負責？這些問題還亟待立法去解決。

待到醫療AI成熟之后，皮膚科、放射科和病理科等主要涉及重復審查圖像的醫學部門，很多人工可能會被它取代。

那么，人類醫生會不會最終被醫療AI完全取代呢？

應該說是不會的。AI可以增強臨床醫生的能力，但不可能做人所能做的一切。首先，人們常說，醫生的職責是“有時去治療，常常去幫助，總是去安慰”。醫生對病人的人性化關懷是治療和護理必不可少的一部分，這是不能用機器取代的。其次，當醫療變得復雜的時候，需要人做出決定，AI無論多么復雜，都不能代替人做決斷。