近年來(lái)，人工智能變得越來(lái)越“聰明”，并開(kāi)始在許多領(lǐng)域發(fā)揮獨(dú)特的作用。例如，一家人工智能公司與英國(guó)摩爾菲爾茲眼科醫(yī)院近日共同發(fā)布研究成果，稱(chēng)人工智能算法在診斷眼部疾病的精準(zhǔn)度上超越了人類(lèi)醫(yī)生。

這款人工智能算法主要通過(guò)分析患者眼部的3D成像——光學(xué)相干斷層掃描(近年迅速發(fā)展的一項(xiàng)成像技術(shù)，簡(jiǎn)稱(chēng)OCT)圖像，診斷與老齡化致盲有關(guān)的黃斑部退化、青光眼和糖尿病視網(wǎng)膜病變等。目前，這一算法已能檢測(cè)出超過(guò)50種威脅視力的眼疾，并能給出適合患者的治療方案，甚至可以“優(yōu)先考慮”最迫切需要治療的病人，錯(cuò)誤率僅為5.5%，遠(yuǎn)低于8位人類(lèi)眼科專(zhuān)家6.7%—24.1%的“誤診率”。以往，不同的醫(yī)生對(duì)同樣的3D成像會(huì)有不同的解讀，這款人工智能的高精確度相當(dāng)于25個(gè)醫(yī)學(xué)專(zhuān)家從不同角度會(huì)診的結(jié)果。

更重要的是，這款醫(yī)用人工智能可以向人類(lèi)“解釋”自己的決策依據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，在“閱讀”掃描患者眼部后，人工智能第一步將OCT分解成數(shù)個(gè)區(qū)域，并進(jìn)行標(biāo)注，這時(shí)產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)人類(lèi)還難以理解；第二步分析各個(gè)區(qū)域的成像，然后用另一種人類(lèi)可以理解的分類(lèi)識(shí)別系統(tǒng)，來(lái)尋找可能存在的病灶跡象，這時(shí)的數(shù)據(jù)對(duì)于人類(lèi)而言具有解釋性和可理解性，避免了以往人工智能算法“暗箱操作”的問(wèn)題，有利于醫(yī)生和病人了解其決策過(guò)程，對(duì)人工智能建立信任感。

一名再資深的醫(yī)生，其職業(yè)生涯中所見(jiàn)的病例也是有限的。人工智能卻憑借其讀取和篩選信息的卓越能力，可以接觸到龐大的病例資料和診斷數(shù)據(jù)。據(jù)稱(chēng)，IBM開(kāi)發(fā)的智能醫(yī)療診斷系統(tǒng)，在短短17秒內(nèi)能閱讀3000多本醫(yī)學(xué)專(zhuān)著、4萬(wàn)篇論文，這可能是人類(lèi)窮其一生都無(wú)法完成的。

雖然說(shuō)人工智能的診斷精準(zhǔn)度優(yōu)于人類(lèi)醫(yī)生，但現(xiàn)在就預(yù)言人工智能將取代醫(yī)生這個(gè)職業(yè)還為時(shí)過(guò)早。一名醫(yī)生能否讓患者最大程度地減輕病痛，不僅取決于其經(jīng)驗(yàn)多少，對(duì)患者的態(tài)度以及細(xì)微的觀察問(wèn)診，也起著決定性作用。所謂“望聞問(wèn)切”，說(shuō)的就是問(wèn)診的重要性。深度的醫(yī)患互動(dòng)，恐怕是眼下的人工智能還不能達(dá)到的。

此外，人工智能的一大特點(diǎn)就是“知其然不知其所以然”。雖然新算法在解釋性方面實(shí)現(xiàn)了很大突破，但并不意味著人工智能就獲得了“深層智能”。人工智能可以讀取海量數(shù)據(jù)，并能通過(guò)這些數(shù)據(jù)給出有價(jià)值的診斷結(jié)果，但對(duì)于診療過(guò)程背后的病理藥理并沒(méi)有深刻認(rèn)知。

因此，在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，更可能的是，人類(lèi)醫(yī)生仍將是為患者診病的主力。成熟的、可被解釋的人工智能技術(shù)，則讓醫(yī)生如虎添翼，使診療的過(guò)程更準(zhǔn)確、更高效、更值得信賴(lài)。