一位醫(yī)生做出了診斷和決策，可以讓沃森機器人們來判斷一下這個診斷是否合理，新的進(jìn)展如何，既往的病例如何，從而修正自己的決策，避免自己的決策走偏

 

前幾年在我們醫(yī)生的朋友圈里，腫瘤科醫(yī)生分享IBM公司開發(fā)的沃森機器人。沃森，是DNA雙螺旋結(jié)構(gòu)的發(fā)明人，諾貝爾獎得主。背負(fù)大家名字的機器人能對常見的7種腫瘤做出診斷，制定治療方案，判斷可能預(yù)后。在朋友圈里，有分享資料的，有炫耀與其親密接觸的，總之前景一片光明，一時風(fēng)光無二，似乎沃森機器人將代替大部分腫瘤醫(yī)生了。然而到了2018年，爆出沃森機器人的投資公司撤資了，各路專家也紛紛站出來說沃森機器人的各種不足，似乎這個網(wǎng)紅一下子又過氣了。今天，我們就聊一聊這個話題。

 

如果有人問我以沃森機器人為代表的人工智能究竟能不能代替內(nèi)科醫(yī)生，我的答案是現(xiàn)在肯定不能，將來有可能部分能。每個醫(yī)生面對患者時作出決策的過程是復(fù)雜的，是以病情為基礎(chǔ)，結(jié)合患者的經(jīng)濟情況、教育狀態(tài)、社會地位和宗教信仰等等綜合作出的判斷。目前的人工智能大多數(shù)還是以病情作為決策的唯一標(biāo)準(zhǔn)。這不符合臨床的實際，最起碼不符合中國的國情，所以目前人工智能作出的判斷與臨床實際有很大出入。我舉一個最簡單的例子，一個沒有任何保險的人得了腫瘤，而且經(jīng)濟情況相當(dāng)一般，只能舍棄貴的但是指南推薦的方案，而選擇便宜的已經(jīng)不是一線的方案;經(jīng)過高人指點，從眾籌中得到部分資助，患者又要求使用好的貴的方案，而這些沃森機器人們還沒有辦法來區(qū)分，需要一線的醫(yī)生根據(jù)具體情況具體分析。

 

其次，沃森機器人選擇人類的7種常見腫瘤為突破口，對于這些疾病，我們醫(yī)生積累了豐富的病例，做了大量的研究，所以有很多文獻(xiàn)和資料，人工智能的突出優(yōu)勢就是閱讀這些人類的既有資料，來作出合理的判斷。這些資料來自很多醫(yī)生和研究者的貢獻(xiàn)，但不幸的是，能寫文章的醫(yī)生不多，會寫文章的可能又不會看病，所以一些疾病根本沒得到很好的闡述。大數(shù)據(jù)的運算前提是有大數(shù)據(jù)庫，如果這個數(shù)據(jù)庫根本不存在呢?這個時候，人工智能恐怕只能望洋興嘆了。

 

另外，還有一個問題，就是面臨新型疾病的時候如何作出應(yīng)對。離我們不遠(yuǎn)的SARS，如果讓人工智能來的話，會不會始終認(rèn)為是由支原體引起的，而不是SARS病毒呢?面對這種新型公共健康問題，人工智能又如何應(yīng)對?

 

所以，我認(rèn)為人工智能肯定不能完全代替臨床醫(yī)生，但可能部分代替臨床醫(yī)生的功能。

 

人們一般以為醫(yī)生的工作就是看病，其實醫(yī)生有很多很多繁雜的事情。對于我們內(nèi)科醫(yī)生來講，最怕的工作可能就是病歷書寫了。很多時候我每每從夢中驚醒，做的夢都是病歷寫得不好被主任從樓上扔下去，我相信，這也是很多內(nèi)科醫(yī)生的噩夢。為了提高醫(yī)生的效率，哈佛大學(xué)附屬麻省總院就用語音輸入來部分替代病歷書寫。我想，未來人工智能可以從這方面著手，把醫(yī)生從病歷書寫中解放出來，把更多時間投入到患者的診治當(dāng)中去。

 

另外一個我們醫(yī)生最怕的事情就是讓患者簽字。一位患者入院的話，不算病情加重惡化，患者或者他的家屬要簽十幾份材料，從“拒收紅包知情同意”到“自費耗材使用”等等不一而足。不講吧，不符合規(guī)定;一條條細(xì)講吧，一天48小時都不夠用。發(fā)張紙或放個視頻讓患者自己看吧，患者又好像有很多問題要當(dāng)面問。其實人工智能完全可以做好這些，我看小米的小愛同學(xué)就初步能對答，將來專門的人工智能可以給患者詳細(xì)講每個條目，也允許患者隨時問，甚至還可以用患者熟悉的方言來講。

 

對于醫(yī)療的核心，疾病的診斷來講，我個人覺得，人工智能可以做好醫(yī)生的助手。比如一位醫(yī)生作出了診斷和決策，可以讓沃森機器人們來判斷一下這個診斷是否合理，新的進(jìn)展如何，既往的病例如何，從而修正自己的決策，避免自己的決策走偏。

 

人工智能好比是一輛汽車，他能帶你在高速公路上走得更快更遠(yuǎn)，但到不了崎嶇的山路和荒無人煙的原始森林;而傳統(tǒng)的醫(yī)療工作方式，就是人的雙腳，可以站上月球，可以走進(jìn)海底，可以征服高山，但畢竟平路較多。兩者應(yīng)該是相輔相成，互相促進(jìn)的。