“人工智能醫(yī)生”會取代人類醫(yī)生嗎？
“人工智能醫(yī)生”究竟是如何“思考”的？以慢病管理為例，看似簡單的“百分比”，背后其實有一整套算法模型。第四范式創(chuàng)始人戴文淵說，對于深度學習而言，慢性病的數(shù)據量相對比較小，可能只有萬級的數(shù)據樣本。因此在糖尿病的風險預測中，算法應用了遷移學習、半監(jiān)督學習和可解釋機器學習等。
“人工智能不會替代醫(yī)生，但懂人工智能的醫(yī)生可能會替代不懂人工智能的醫(yī)生。”聯(lián)影智能聯(lián)席首席執(zhí)行官沈定剛認為，未來人工智能的應用將貫穿于整個臨床工作流，從源頭的成像一直到后期的診斷、治療和評估。
不過，就目前的技術限制，在人工智能輸入的數(shù)據和其輸出的答案之間，通常存在著無法洞悉的“隱層”，被稱為“黑箱”。“黑箱”存在的后果，就是難以判斷人工智能是否出錯。“如果能讓醫(yī)生看到計算機是怎么想的、怎么得出結論的，就能讓人類更相信計算機，讓人類對它更加放心。”張康說。
夏慧敏介紹，人工智能并不會取代醫(yī)生，但是可以大幅減輕醫(yī)生的工作量。更好的技術手段和平臺，既能在一定程度上解決醫(yī)療服務能力不足的問題，又能提高健康服務的公平性。
