重构医院：浅谈医疗AI的现状与矛盾(2)

　　国际上对AI+医疗的重视程度不一，国内已将此视为医疗改革重点方向，甚至逐步将大数据医疗、医疗AI上升为国家战略的高度。而多数发达国家对医疗AI有自己的看法，观望者居多，并未采取推进措施。推动发展中国家的医疗AI项目的力量，目前来自世界卫生组织（WHO）。相较国际水平，国内医疗AI产品有相对较高成熟度，在国际项目中具备足够优势。

　　国内的医疗AI还未正式启程，美国IBM的“沃森”似乎已石沉大海。

　　IBM研发的沃森是一台具备搜索算法、自然语言处理与知识图谱构建的智能机器人，它曾在综艺节目中战胜人类选手，负责人希望沃森可以在癌症临床医学发挥优势，但结果让其寸步难行。沃森不做影像，只专注自然语言处理，通过对大数据的学习，可以为病患进行诊断与药物推荐，推荐出的药方不能令人满意：有些癌症病人得到的处方具有一定潜在医疗风险，而人类医生绝不会像沃森一样担负高风险，优先采用稳定的治疗策略。

　　医疗AI的内核有三：算法、算力、数据。算法可以由数学家解决（究其原因，IBM的沃森机器人便是输于算法），计算的压力由硅基处理器应对，大多数人想不到：目前的数据是制约医疗AI发展的关键。

　　“医疗领域少有完整大数据，几乎全是是稀疏的小数据。”上海交通大学附属第一人民医院副院长钟力炜认为：医疗数据的可用性很差，目前现有的公开可循、记录完备、诊断准确的医疗数据并不足以支撑医疗AI。即使某个病种有了足够数据训练出了一些AI产品，有没有标准测试库给AI一个客观评价呢？

　　“也没有”。钟力炜回答，这位数学系出身的医疗专家，对医疗AI的发展有较深入见解。他认为AI需要与人类医生共同决策，而这种组合又会带来新的复杂医疗模型。

　　你也许会继续问，如果可以改善算法、满足算力，并增加数据数量与质量，医疗AI就可以可以成为毫无差错的医生么？答案否定的。人类医生与AI，终将成为相辅相成的组合。

　　或许在未来的医院里，AI将如同被广泛应用的青霉素，成为该领域不可或缺的组成。