對此，上海聯影智能醫療科技有限公司聯席首席執行官周翔可謂一語中的：未來，人工智能不會替代醫生，但不懂人工智能的醫生一定會被替代。
出臺政策，為人工智能醫療健康發展鋪設軌道
世界衛生組織(WHO)高級顧問拉梅什在發言中強調，要推動人工智能技術在醫療保健中的廣泛有效應用，這樣將有助于實現各個國家對于健康的相關目標。
他建議，要鼓勵國家和地方政府擁有適當的政策和治理機制，以確保在不妨礙創新的情況下，在醫療保健中按照倫理約束和安全前提來使用人工智能技術。
同時，他提出了人工智能用于健康醫療的多個必要元素：首先，要有政策框架和監管機制;其次，有專業的人力資源，有特定用于醫療用途的應用程序和算法;此外，應當要為“人工智能技術應用于健康醫療”的研發提供資金扶持。
他介紹，全球范圍內，人工智能技術在健康保健及醫療方面的應用有其潛在的邏輯規則和流程，比如，率先用于初級保健和服務;其次用于防控并應對疫情及風險，再逐步滲透入健康干預和教育;最后才關注到宏觀層面的政策和資金。
他認為，應當出臺相關政策和資金支持，從宏觀角度為人工智能醫療的健康發展鋪設軌道。
人工智能在醫療領域的“抱團”研究受好評
美國國家醫學院、國家工程院院士羅德里克·伊凡·佩蒂格魯則用一段小視頻震撼了現場，那是利用4D和人工智能技術繪制并呈現的孕婦子宮內胎兒的大腦活動情況。據介紹，在多個人工智能深度學習研究團隊合作下，這項名為“胎兒腦功能子宮內成像”的技術得到了飛速發展，未來將用于特定項目研究，比如，環境、母體因素對胎兒腦功能及神經系統發育的影響等，便于采取相關保護或干預措施。
這一案例研究，涉及婦產科、兒科、腦神經科等多個團隊，是團隊協作的典范。佩蒂格魯極力推崇人工智能技術在醫療領域中的“抱團”研究，認為這是最大限度從不斷變化的醫學治療范式中獲益的最佳方法。“健康醫療常常需要跳出人體局部來研究整體，跨學科的合作將促進信息的匯總、挖掘和研判，在使用人工智能技術時尤其要注意這一點。”
他介紹，目前美國食品藥品監督管理局(FDA)已批準利用機器深度學習驅動癌癥診斷的技術。就目前數據來看，依靠人工智能多模式成像技術，乳腺癌漏診率減少39%、確診效率上升50%。這些技術還被普遍運用到放射影像診斷、阿爾茲海默癥早期預判等健康干預中。
精準醫療需要“既懂AI又懂醫生”
“隨著人工智能技術的發展，人工智能不僅能成為現實的治療手段、成為常規治療體系中的一員，更將走出實驗室來到人們身邊。”澳大利亞技術科學與工程院院士馮大淦說，特別是關于環境、社交、生活方式等的大數據越來越豐富、交互越來越多，未來，醫療保健將進入“精準時代”。
所有改變才剛剛開始，挑戰已然接踵而至。
周翔從多個維度分析了當下人工智能介入醫療健康領域所面臨的挑戰——硬件設備方面，光是含有先進技術的設備還不夠，要有能夠自我運行、自我分析、自我調適的智能設備，才能緩解工程技術人員的壓力;基礎設施方面，光有云方案還不夠，要有“能產生智慧”的云，才能解決數據資源挖掘效率不充分的難題;軟件算法方面，要有“懂人工智能、懂醫生”的軟件，讓醫生診斷和人工智能輔助診斷能很好結合到一起，而不是僅僅“多了一道工序”;人才方面，要有一大批既精通醫學診療，又能很好接駁AI新技術的醫學人才，這是未來推動行業跨越式發展的關鍵。
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