文/王慧明

還記得《超能陸戰(zhàn)隊》里溫柔的“大白”么？

伴隨著小短腿咯吱咯吱的摩擦，肥肥的大白眨眨眼，抬起萌圓可愛的胳膊，把小宏從上至下掃描一遍，

“你的情緒很不穩(wěn)定，需要立刻治療?！?/p>

然后一個大大的，暖到爆炸的擁抱！

而更令人震撼的場景則出現(xiàn)在《普羅米修斯》，全息化的自動手術艙不僅能夠自動掃描人體健康，更能自動進行剖腹手術！

電影情節(jié)中人們對于醫(yī)療AI的未來想象已經(jīng)進行了一萬次，但其實，未來不是未來的某一天，未來是每一秒的現(xiàn)在，AI已經(jīng)到來。

你正在經(jīng)歷的AI“醫(yī)生”

64歲的李自風塵仆仆的趕到廣州祈福醫(yī)院，想找“Watson醫(yī)生”幫忙，對自己的病情給出更多的治療意見?！拔曳伟┩砥?，也在當?shù)氐膸准裔t(yī)院看了，每個醫(yī)生給的方案都不同，有的說吃靶向藥物，有的要我化療一下，看新聞說廣州有個“沃森診室”，我就跑來了，聽聽國外醫(yī)生的看法?！?/p>

李自說的“Watson”并不是真人，而是一款IBM歷經(jīng)多年研發(fā)的腫瘤AI產(chǎn)品，它汲取了300多份醫(yī)學期刊、250余種教科書及近1500萬頁文字，同時還吸收了美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡發(fā)布的臨床指南。

醫(yī)生只需在機器上錄入患者相關信息，短短幾十秒內(nèi)一份70頁至100頁的治療報告就會生成。目前，沃森可輸出內(nèi)容包括：推薦治療方案、治療方案遵循了哪些指南和治療思想、幫助尋找到患者的臨床醫(yī)學證據(jù)、用藥建議以及相關藥物副作用提醒。

“去年不少患者拿著病例和一本厚厚的治療方案來找我，我當時疑惑什么醫(yī)院的醫(yī)生會撰寫這樣完整的治療報告，后來才知道這份詳細的治療報告是人工智能自動系統(tǒng)生成的。”這就是廣州祈福醫(yī)院腫瘤科副主任醫(yī)師趙昌林腦海中醫(yī)療人工智能最初的模樣。

而在千里之外的武漢，63歲的謝先生因肺部不適到武漢協(xié)和醫(yī)院胸外科就診，在專家的建議下，謝先生進行了肺部CT的平掃和增強，688幅斷層影像清晰地顯示出謝先生的肺部健康情況。

通常情況下，看完688幅肺部CT影像至少需要5-10分鐘，在閱片醫(yī)生閱片完畢后，還有審片醫(yī)生的一道審核，才能最終簽發(fā)診斷報告。

在協(xié)和醫(yī)院，不到3秒鐘，放射科醫(yī)師黃銳就在AI系統(tǒng)的幫助下，準確地找到了謝先生左肺中下葉和右肺中下葉共6個肺結節(jié)，連4×4毫米的微小結節(jié)也沒被放過。謝先生被初步診斷為疑似肺癌。

幫助醫(yī)生找肺結節(jié)的AI是湖北省去年引進的首套肺癌影像智能診斷系統(tǒng)。這套由國內(nèi)AI巨頭依圖醫(yī)療研發(fā)的AI系統(tǒng)能夠在數(shù)秒內(nèi)完成成百上千張影像的判讀工作，標出結節(jié)大小、位置、密度，并初步分辨良惡性，自動生成結構化影像報告提供醫(yī)生審查。自去年下半年投用至今，已輔助醫(yī)生完成近10萬例肺結節(jié)篩查，敏感性高達95%以上，即95%的結節(jié)它都能檢出。

而縱觀醫(yī)療人工智能市場，“AI醫(yī)生”大顯身手的領域早已不僅僅是肺結節(jié)篩查，諸如乳腺X線鑰靶、放療靶區(qū)規(guī)劃、糖尿病眼病、骨折、出血性腦卒中、三維骨盆重建……越來越多的科室出現(xiàn)了“AI醫(yī)生”的身影。

醫(yī)療人工智能已經(jīng)不僅在科室里越來越常見，如今的各大放射學年會上如若沒有人工智能分論壇，至少也要有幾個人工智能話題的講者，如果一點人工智能的話題都沒有，那可就真的out了。

不可避免地，AI醫(yī)生越來越頻繁的身影令眾多醫(yī)生開始緊張起來。

“AI讀片真的又快又準？”

“AI醫(yī)生會取代放射科醫(yī)生嗎？”

“如果放射科醫(yī)生失業(yè)了，還能做什么？”

我們最熟悉的醫(yī)院正在發(fā)生巨變！

第一個喊出“取代醫(yī)生”口號的是馬云。

2014年，馬云在一次演講中公開宣稱：“今后阿里想干的就是健康產(chǎn)業(yè)，不是建更多的醫(yī)院找更多的醫(yī)生，而是30年以后應該是醫(yī)生找不到工作了，醫(yī)院越來越少了，醫(yī)院不改變，我們就改變醫(yī)院?！?/p>

4年時間過去，全國有近400家大中型醫(yī)院加入了馬云的“未來醫(yī)院”。通過支付寶，就能享受掛號、繳費、查報告、B超取號、手機問醫(yī)生等全流程服務。不用徹夜排隊，也不需來回奔波，僅就診時間就縮短了一半！

然而，這還僅僅是互聯(lián)網(wǎng)、人工智能和共享經(jīng)濟進入醫(yī)療領域的一個縮影，在輔助診斷、影像識別、醫(yī)療機器人、智能藥物研發(fā)、健康管理、醫(yī)院管理、疾病風險預測、輔助醫(yī)學研究上，AI已經(jīng)在持續(xù)滲透醫(yī)療的各個環(huán)節(jié)。

也正是這些逐漸滲透進臨床科室的AI應用，引發(fā)了醫(yī)生們的真正危機。

眾多AI應用中，目前尤以智能影像領域發(fā)展最快、進步最大、最有希望拿到NMPA醫(yī)療器械三類證書，最令醫(yī)生們感到恐懼。

以乳腺癌X線鑰靶AI為例，乳腺癌是女性面臨的頭號腫瘤威脅，僅在2017年，中國新增的乳腺癌女性人數(shù)就超過21萬人，數(shù)十萬女性或被迫切除乳房，或面臨生命威脅。作為一種廉價、可靠、便捷的乳腺癌早篩方式，乳腺X線鑰靶已被臨床應用多年，但在讀片層面一直面臨巨大難題。

一支機械臂，在患者口腔內(nèi)，自動游走

“乳腺病灶征象并不明顯，加上亞洲女性又多為致密型乳腺，導致乳腺X線鑰靶閱片難度極大，同一位患者的X線鑰靶影像，高年資的醫(yī)生和低年資的醫(yī)生差別可能達到30%?！?中華醫(yī)學會放射學分會乳腺影像學組組長、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院放射診斷科主任彭衛(wèi)軍教授透露，“尤其是目前國內(nèi)專業(yè)從事乳腺X線鑰靶閱片的資深影像專家僅有100余人，遠遠無法滿足需求?！?/p>

于是，專家們將視線投向了人工智能。

不久，一套關于乳腺X線智能診斷系統(tǒng)應運而生，不僅實現(xiàn)了乳腺X線鑰靶影像的秒級閱片，還能對腺體分型、病灶檢出、征象描述等多項功能，并能自動生成結構化報告，供影像醫(yī)師使用。以往需要數(shù)十分鐘的閱片在數(shù)秒內(nèi)即可實現(xiàn)，看得快，看得準，令第一批接觸“AI醫(yī)生”的專家們欣喜不已。

AI的獨有特性使得其能夠在臨床工作中以極高的效率閱片，無論100張，還是1萬張影像，對于AI而言都不過數(shù)秒鐘的運算，電費不過數(shù)元錢，而且，隨著AI應用的越來越廣泛，“AI醫(yī)生”會變得越來越聰明，越來越準確，幫你找病灶，幫你分析良惡性，順便幫你把報告也一起寫了。

雖然暫時比不上高年資專業(yè)醫(yī)生，但是相比廣大基層放射醫(yī)生，尤其是偏遠地區(qū)的基層放射科醫(yī)生，AI系統(tǒng)還真就是看得又快，又準。

AI巨頭表露“取代醫(yī)生”的野心

乘著這股“東風”，短短數(shù)年間，Watson、依圖醫(yī)療、騰訊、阿里等眾多AI巨頭的應用就已進入了數(shù)百家醫(yī)院。

巨大的市場還在吸引更多的投資者進入。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，截止至今年4月，AI目前運用在輔助診療領域的落地企業(yè)就高達35家之多，包括：

在診斷、檢出方面，應用AI最為廣泛的當屬胸部肺結節(jié)的檢出，如今依圖醫(yī)療、騰訊覓影、推想、匯醫(yī)慧影等十幾家產(chǎn)品已經(jīng)成型。

神經(jīng)系統(tǒng)方面的AI也已初具規(guī)模，雅森、妞諾、銥硙運用各自的技術對阿爾茨海默、癲癇等神經(jīng)類疾病進行早篩、診斷日益成熟，相應的產(chǎn)品成功在醫(yī)院落地。

骨科產(chǎn)品主要是針對骨折及骨齡測試，衛(wèi)寧、依圖醫(yī)療等企業(yè)的產(chǎn)品能在幾秒鐘的時間內(nèi)完成骨齡測試。

心血管方面，數(shù)坤、Waston等產(chǎn)品能夠運用AI對冠心病進行檢測等等。

除此之外，不僅是診斷，在疾病預測上，AI做得也比人類好。去年4月，諾丁漢大學的研究人員發(fā)表了一項研究，該研究顯示，一個擁有自主學習能力的人工智能在分析了378,256名患者的體檢報告后，預測其中患有心血管疾病的人數(shù)比通常的護理標準高出7.6%。

AI以后還可以干更多的工作，比如完成一臺精密的手術。國內(nèi)已有公司研發(fā)出計算機輔助手術系統(tǒng)，能精確劃定腫瘤邊界。該公司稱將腫瘤切除率提高了7%，并減少了20%以上的輸血率。

“阿爾法狗”的出現(xiàn)從此讓人類意識到一個無比難過的現(xiàn)實：AI比人類更為精準，AI不會疲勞，AI不會鬧脾氣今天不想上班，AI不會有例假，AI不會突然想辭職……而且隨著算法的不斷進步和數(shù)據(jù)的不斷積累，人工智能的水平會越來越高。

上海市第九人民醫(yī)院放射科主任陶曉峰教授在談到AI的巨大價值時表示，“AI的出現(xiàn)是對于放射醫(yī)師體力和腦力的極大解放，以往需要10個小時看完的片子，現(xiàn)在僅需5-6個小時，不僅加班時間大大減少，診斷的一致性也大幅提升。”

在2018年第29屆長城國際心臟病學會議（GWICC）期間舉辦的智能心電“人機大戰(zhàn)”中，“機器醫(yī)生”以絕對的優(yōu)勢獲勝，又一次無情地宣告，在不久的將來，在做出診斷決策建議方面，AI已經(jīng)開始碾壓人類。

病人和醫(yī)生面對AI有著各自不同的擔憂！

設想一下，當你生病去一家醫(yī)院看病，一進診療室的門口就有一位護士不斷地為你拍照，然后這些照片會上傳到一臺AI設備里，這個設備會根據(jù)照片里你的狀況來進行病情診斷，情況輕的，藥品機器人會送藥物給你，并指導你如何服藥；情況重的，則會被推進手術室，有手術機器人為你“開膛剖腹”……而在整個過程中，不會出現(xiàn)任何專業(yè)的人類醫(yī)生。

想想還是很可怕的，至少目前在某一醫(yī)療網(wǎng)站的調(diào)查中，仍有超過50%的人表示對AI看病不放心。

幾名網(wǎng)友的回復：

就目前AI診斷率也達不到100%，在現(xiàn)實生活中，我們碰上了醫(yī)生誤診，還能要求醫(yī)院賠償或處分該醫(yī)生，要是AI醫(yī)生給我看病，萬一看錯了，誰來負責任？我還能不能相信這個機器人？

——網(wǎng)友2356

我們選擇醫(yī)院、醫(yī)生，看的不但是水平高，還有服務好，AI看病感覺醫(yī)患關系會變得冷冰冰，醫(yī)生對病人的人性化關懷也是治療和護理必不可少的一部分啊，這是不能用機器取代的。

——網(wǎng)友小蜜

病情是非常復雜的，但醫(yī)療變得復雜的時候，說到底還是需要人做決定??！

——網(wǎng)友寶寶

當然，以上的疑慮在谷歌X實驗室聯(lián)合創(chuàng)始人塞巴斯蒂安·特龍眼中看來，是大家對AI還沒有熟悉，如果AI醫(yī)生的診斷正確率非常高，甚至好于人類醫(yī)生，這種不安感或許就會減輕，甚至消失。

“不妨比照一下自動駕駛汽車的情況。倘若未來自動駕駛汽車真能夠讓事故率極大地下降，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覺。遇到危險，起初你可能會尖叫，但尖叫幾次后，發(fā)現(xiàn)它都能應付自如，那么下次遇到危險，你就不會再尖叫了。”

目前病人對AI醫(yī)生的不信任感，并沒有讓部分醫(yī)生安心，甚至讓越來越多的醫(yī)生開始擔憂，哪個科室醫(yī)生會被最先替代？尤其是“人機大戰(zhàn)”屢次落敗，讓不少影像科的醫(yī)生感覺被澆了一盆冷水，“很多人都急著跑來問我，醫(yī)學影像科的醫(yī)生出路到底在哪？”上海長征醫(yī)院影像醫(yī)學與核醫(yī)學科主任劉士遠教授描述道。

劉士遠教授相信，目前AI只能充當醫(yī)生的助手，兩者相結合，才能給患者提供最大的保障?！皢尉蛷腁I影像分析，雖然市面上競爭熱鬧無比，但絕大多數(shù)AI企業(yè)的競爭焦點依然集中在肺結節(jié)檢出、糖尿病視網(wǎng)膜疾病、放療靶區(qū)規(guī)劃等少數(shù)幾個非常狹窄的領域；絕大部分病種仍然沒有取得實質(zhì)性進展，應用領域非常狹窄，難以滿足放射科室對于單器官智能影像AI的應用需求?！?/p>

而從目前趨勢來看，恐怕也沒有多少企業(yè)想要打造出一個獨立的AI醫(yī)生。就像劉士遠教授說的那樣，人工智能現(xiàn)在能夠幫助建立患者病歷，節(jié)省了醫(yī)生的時間，還可以分析X光片和CT，不過診斷和開藥還是只能由醫(yī)生來完成。

“目前，為了確保沒有漏診、對患者負責，最后還要親自去審核一下，這叫智能+人工”。

正如《財經(jīng)》雜志發(fā)文寫道：在多個研究中，人工智能已經(jīng)成功擊敗人類醫(yī)生，但在大規(guī)模落地前，醫(yī)療人工智能還有很多課要補。