人工智能会不会代替医生？
时间：2023-05-03 17:47:33 来源：网络
人工智能未来会取代医生吗？
当然不会 目前来看主要还是依赖大数据，说白了就是通过海量数据来学习知识。这种学习方式对数据质量的要求很高。先不说如何把人类的医学知识转化为数据，海量数据收集也是非常困难，尤其是医疗应用中需要考虑很多的corner case。这些是具有丰富经验的医生才能解决的，人工智能很难通过数据学习到。医疗应用比较特殊，对漏检非常敏感，因为会耽误治疗。所以目前好的比较方式是用人工智能系统来做一些简单的筛选，让医生只负责处理疑难杂症，这样可以大幅提高效率。 人工智能在医学领域确实有不俗的表现，如临床诊断数据分析，加快药物研发，远程医疗等等。人工智能的学习基于海量的数据学习，确实能够完成许多人类无法完成的事情。但人工智能可以替代医生吗?
人工智不能替代医生。
无论是语音识别、人脸识别，还是自动驾驶，AI的发展都会有一个由浅入深、从基础到应用的过程一步步从简单劳动深入到复杂劳动。医疗人工智能当下从影像病理切入，也有它的道理，因为这个相对简单和成熟。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟。
应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
相关信息
语言的学习与处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式，最关键的难题还是机器的自主创造性思维能力的塑造与提升。
人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过，其主要的关键是允不允许机器拥有自主意识的产生与延续，如果使机器拥有自主意识，则意味着机器具有与人同等或类似的创造性。
以上内容参考：百度百科-人工智能
人工智能会取代医生吗
在人工智能时代，医生将需要放弃旧角色，并找到最适合他们的地方，发挥最重要的影响。AI的中心是它的算法，大家关注的是新算法在哪些地方超越了人类，但是我们也应该同时关注另外一个方面：人类医生在人工智能的时代扮演了哪些新角色呢？
医生作为人类-AI诊断过程的一部分
进行临床诊断时，需要医生来判断并分析患者的症状、体征和体检结果。这种判断容易受到医生的模糊记忆，知识缺口和认知偏见的影响。而AI则有潜力对最新最全的数据和医学证据进行客观评估，并且基于这些数据来提供高度准确的诊断结果和推荐疗法。
但是，AI需要先接受准确的数据输入才能产生正确的诊断，而患者的症状体验并不是总能用完美的医学术语来描述，并且，了解患者的完整病史仍然是完成临床诊断的关键技能。那些善于倾听，能让患者信任的医生更有可能发觉患者的言外之音，获取更多的数据，并采取正确的措施来帮助患者。
患者也有可能报告不准确或不相关的信息，包括夸张甚至谎言。人类医生比AI更容易识别这些内容。在人类-AI诊断界面里，人类医生将有一个重要的角色，即作为“人类”来理解患者的疾病，并将准确数据输入计算机。
但对于患者而言，面对诊断界面的根本问题可能不是“这台机器能够理解我吗”，而是“我想要一台机器来了解我吗”。在将来，AI几乎肯定能够模拟移情并评估患者叙述的真实性。聊天机器人正在兴起，而且AI解释肢体语言的技术正在进步。但患者是否会愿意分享信息给机器？他们是否愿意让一台机器来告诉他们患上了癌症，不管此时机器的情绪模拟的多么恰当？
有效沟通需要医生仔细评估患者的希望、恐惧和期待值。其中大部分都是非言语的。一个熟练的医生能读出患者未诉诸于口的信息，这些沟通的渠道是种本能，并会影响医生的诊治行为，而医生甚至通常没有意识到。这种人类互动非常复杂，无法通过算法复制。
有时AI算法可能会由于缺乏适当的数据而失败。比如对于罕见病，可能用于训练的数据不足以支持人工智能。这个时代新医生的重要技能之一，将是了解AI的极限以及如何在这些情况下做出诊断决定。同样，在患者身具多种疾病，需要多种治疗的情况下，决策会变得更加复杂微妙，因为一些医疗决定可能会影响另一个病情，AI在这方面的取舍可能会不如人类医生。另一个挑战将是等效诊断的情况，即AI提出多个诊断都具有相似的可能性。人类医生需要对这种不确定性加以判断，并与病人沟通。
急诊室中的团队领导者
目前的卫生系统分诊还依赖于人类判断，有时根据规则，有时根据知识和经验。规则通常是基于少数变量，所以会比较生硬。
采用AI进行分诊，可以基于更多的变量，从而达到更快、更准确、更敏感的效果。变量包括临床测量结果和通过可穿戴仪器或植入技术获得的实时跟踪。分诊不再需要简单地划分为粗疏的类别（比如表示病情危险级的红色，琥珀色和绿色），而是可以根据患者风险和对于快速干预的需求进行不断调整。连续数据流可以早期触发紧急服务，让无人驾驶的救护车装载着人类急救员，在患者意识到之前就达到现场。
医生在急诊室的作用是团队领导者、知识处理者和传播者。协调迅速发展的诊断、治疗途径，并在可能的情况下与患者讨论治疗的潜在利益和风险，这将成为治疗的关键。这些行为不一定必须是医生来完成，但确实需要一个人类。
让医生去处理复杂和异常情况
许多温和的疾病几乎完全可以由AI接手处理。在诊断确定，并且有完善、有效和安全的治疗方法时，可能不必有人类医生的参与。
如果AI能处理大多数的常规低风险疾病，那么医生将有更多的时间专注于那些需要丰富经验应对的复杂患者。这些患者可能具有更复杂的情况（比如罕见疾病或多发病），或病情诊断的不确定性较大。
复杂的也可能是患者的实际情况，而不是病情。对于那些有学习困难、痴呆症，成瘾等情况的患者，可能需要比其他病人更多的人力支持，因此，AI能为医生省下时间来帮助这些患者。
医生作为患者的教育者和顾问
长久以来，医生一直是医疗知识的看门人，为患者做出医疗决定。在AI时代，患者和医生都能接触到医学知识。但人类非常不擅长理解概率和评估风险，特别是当它与自己或亲友的健康有关时。因此，对大多数患者而言，医生有个非常重要的任务是了解风险，并与患者交流沟通，内容包括诊断可靠程度，干预的安全性或疗效等等。医生也需要能够解释AI制定的治疗计划。这并不要求医生深入了解机器学习，正如使用磁共振成像扫描不需要详尽了解机械知识那样。让医生解释AI的治疗计划，能够结合AI深厚的计算能力，和医生对医学的理解和跟患者交流的技能，将信息有效地传递给患者。
医生作为患者的代言人
医生都在医疗保健的前线身经百战，每天都听取患者的意见，经年累月地照顾同一位患者，并深刻了解医学的可能性和局限性。从这个角度来看，医生能够倾听并回应个别患者以及患者整体的需求。当有利益冲突时——比如说要在患者之间分配有限的医疗资源——这种代言作用尤为重要。这些问题可能很复杂，而且很易引发激动情绪，但至少是合理透明的。不一定每个人都会同意最终决定，但通往该决定的过程经得起仔细审查。
在AI时代，有种风险是利益相关者可以在算法中嵌入“隐藏”值，达到影响患者护理的目的。正如Paul Hodgkin博士所说：“发生价值冲突时会如何？一家资助机器学习系统的医药公司可能希望增加销售额，而医疗保健系统可能希望降低成本，同时患者可能优先考虑安全性。”所有人——包括患者、公众和医生——都需要参与这个过程并让“规则”算法负责。医生所能做出的关键贡献将是他们对两个领域的理解：“现实世界”中患者的经历，以及医生对于医学的能力和风险的理解。
医生在临终护理的场合
科幻大师阿西莫夫提出的机器人/AI守则中，最基本的原则是“不伤害人类或通过不作为让人类受到伤害。”这个原则在大多数情况下有效，但在临终决定的情况下可能会失败。人类医生能够理解，一些决定不仅仅是基于生存的逻辑问题。尽管阿西莫夫定律与希波克拉底誓言有相似性，但人类能够对其进行更复杂的解读，包括生命不仅仅在于长短，还应该考虑生活质量。AI在这方面的局限很难通过简单地插入一个“生活质量变化-剩余生命”的阈值来克服。一名患有晚期疾病的患者可能选择姑息治疗，而另一个可能会选择进一步化疗。患者做出的决定可以基于许多因素，这些因素可以提供给AI算法来分析，但最终决定仍需要患者独自完成。这类决策必须始终处于算法之外。
AI的出现将是医疗保健的一场革命，因此医生的角色也需要发展。本文突出了特别的机遇或挑战。在AI时代成为一名优秀的医生，需要重新思考技能组合以及更大的心态转变。医学院和研究生培训也要计划参与这场革命。新医生要有能力处理AI构建的新世界。在这个新世界中，AI会无缝记录每个患者情况和每个临床报道，将其呈现为输入数据，并产生疾病的诊断、治疗功效、不良事件和死亡的概率。在大多数情况下，AI将比人类更快、更可靠、更便宜地做到这一点。有些人会将此视为威胁，其他人则视其为机会。
