醫(yī)療是人工智能落地的重要領(lǐng)域之一，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療界的每一位從業(yè)者都在密切關(guān)注該領(lǐng)域動(dòng)向，因?yàn)槊恳淮渭夹g(shù)的變革都是威脅裹挾著機(jī)遇，錯(cuò)過會(huì)被時(shí)代拋下，抓住則能迎風(fēng)向前。

日前，在丁香園近日的一次內(nèi)部會(huì)議上，ceo張進(jìn)分享了他對(duì)時(shí)下火熱的醫(yī)療人工智能的理解。他強(qiáng)調(diào)，以下觀點(diǎn)主要基于人工智能在醫(yī)療場景落地的假設(shè)。

1.人工智能在外行看起來有力而魔幻，比起技術(shù)布道者各種鼓吹，真正的從業(yè)者們都保持非?？酥频臉酚^。建議要和真正一流的人工智能從業(yè)者交流，并且到實(shí)際技術(shù)落地的場景去看看。去看看在醫(yī)院的“機(jī)器人”過的好不好，去看看那些已經(jīng)比醫(yī)生準(zhǔn)確度更高的人工智能算法是停留在paper、公關(guān)稿上還是真的可以在醫(yī)療場景落地。

2.總的來說，人工智能還在出發(fā)點(diǎn)附近，走的并不遠(yuǎn)，距離人們期待的智能還非常遙遠(yuǎn)。人工智能概念加持可以讓你的項(xiàng)目聽起來更加sexy，乃至獲得資本溢價(jià)，但真正要在項(xiàng)目中落地還是要保持冷靜和清醒。

3.人工智能目前還是分類系統(tǒng)而不是感知系統(tǒng)，分類能力很強(qiáng)，理解、推理和泛化能力很弱，還在弱人工智能時(shí)代，強(qiáng)人工智能還只是一個(gè)概念，且并沒有明確的實(shí)現(xiàn)路徑。

4.人工智能需要基礎(chǔ)研究及理論的重大突破，目前看起來挺困難。所以，弱人工智能時(shí)代會(huì)持續(xù)相當(dāng)長的時(shí)間(至少在基礎(chǔ)理論獲得重大突破以前)，弱人工智能比較適合解決明確輸入輸出，不需要長鏈推理和泛化，不需要詳細(xì)解釋，允許出錯(cuò)的窄場景。

5.很多人誤以為醫(yī)療診療決策是基于精確的科學(xué)依據(jù)、統(tǒng)一的診斷標(biāo)準(zhǔn)和統(tǒng)一的治療方法。但實(shí)際上大量的醫(yī)療決策經(jīng)常是基于經(jīng)驗(yàn)、推測、慣例，甚至是便利或習(xí)慣，還有患者的支付能力等等因素。簡單地說，除了醫(yī)療的標(biāo)準(zhǔn)，還有大量非標(biāo)準(zhǔn)的推理在起重要作用，這和弱人工智能的確定性數(shù)據(jù)和場景及弱推理能力相去甚遠(yuǎn)。

6.在醫(yī)療某個(gè)確定的小場景，算法可以帶來一定的輔助作用，但是如果不能帶來體驗(yàn)、效率或者質(zhì)量、數(shù)量級(jí)的提升，也很難在醫(yī)療領(lǐng)域落地實(shí)施，因?yàn)槌杀咎?，獲益有限。很多做醫(yī)療影像的人工智能公司都宣傳讀片某個(gè)環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確度超過了醫(yī)生，“但很多時(shí)候只是在電腦上多了一個(gè)“不常使用的ai功能鍵”，(醫(yī)生)一般不會(huì)用?！毙袠I(yè)人士曾這樣說。只能識(shí)別肺部結(jié)節(jié)的ai對(duì)于需要全面解讀片子的影像科醫(yī)生來說，有時(shí)候甚至是累贅。以相對(duì)成熟的語音識(shí)別來說，技術(shù)上確實(shí)已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)比較高的識(shí)別率，但用它來寫報(bào)告和病歷的醫(yī)生非常少，因?yàn)榇蟛糠謺r(shí)候，實(shí)際上還不如模板加鍵盤的效率高。

7.弱人工智能很容易受干擾，魯棒性很差，這在醫(yī)療的核心診療領(lǐng)域基本不可被接受。醫(yī)生是“小錯(cuò)不斷、大錯(cuò)不犯”，人工智能則是“小錯(cuò)不犯，一犯就犯大錯(cuò)”。

8.與機(jī)器相比，人類算的慢，但可以通過推理和理性糾正；機(jī)器又快又認(rèn)真，但容易出大錯(cuò)。比如特斯拉無人駕駛汽車未能識(shí)別橫穿公路、白色車身且車身過高的拖掛車，從而導(dǎo)致重大事故，新手司機(jī)應(yīng)該也不太會(huì)犯這種錯(cuò)誤。說白了，在無人駕駛和醫(yī)療應(yīng)用領(lǐng)域，無法預(yù)先讓機(jī)器學(xué)習(xí)所有未來可能遇到的場景數(shù)據(jù)集，需要推理和泛化。從分級(jí)上看，無人駕駛已經(jīng)到了僅次于最高級(jí)別的 l4 ,但是要從 4 到 5 ，需要完成的不是簡單的爬坡升級(jí)，而是質(zhì)的飛躍。包括 google 在內(nèi)的大量無人駕駛團(tuán)隊(duì)，之前宣稱要在 2020 年量產(chǎn) l5 級(jí)別的車，大考之日臨近，這一目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)？如果不能實(shí)現(xiàn) l5 級(jí)別的無人駕駛， l4 級(jí)別輔助無人駕駛根本談不上數(shù)量級(jí)以上的體驗(yàn)和效率提升，就像很多汽車有自動(dòng)泊車功能，但實(shí)際運(yùn)營非常少。這一點(diǎn)，無人駕駛和醫(yī)療領(lǐng)域非常相像。

9.提到無人駕駛和醫(yī)療人工智能，就不得不提倫理和法理。無人駕駛汽車撞死人，應(yīng)該誰負(fù)責(zé)？涉及到人體，倫理是回避不了的話題。如果拋開倫理的限制，藥物臨床研究會(huì)快很多，但是沒有倫理，好萊塢電影中的“邪惡博士”就真的會(huì)降臨人間。

10.另外，人工智能是一個(gè)底層的工具，和互聯(lián)網(wǎng)一樣。未來不會(huì)有人工智能公司，人工智能會(huì)成為每個(gè)公司的一個(gè)部門，就像公司的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)一樣，輸出底層的數(shù)據(jù)和算力。人工智能現(xiàn)在還不是一個(gè)嚴(yán)絲合縫的工程科學(xué)，還遠(yuǎn)沒有到可以像安卓一樣成為行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用的工具平臺(tái)。

11.在醫(yī)療領(lǐng)域只有場景明確且狹窄、容錯(cuò)性相對(duì)高，并且容易得到確定數(shù)據(jù)(少推理)的少數(shù)問題我們可以進(jìn)行嘗試性的投入和關(guān)注。實(shí)際上我們也在皮膚病和智能分診上做了一些嘗試，并借此保持對(duì)這個(gè)領(lǐng)域接觸和關(guān)注。但必須明確，技術(shù)層面的關(guān)注和公司戰(zhàn)略層面的實(shí)施是兩個(gè)事情。

12.最后，即便人工智能技術(shù)能夠在短期內(nèi)取得突破性的進(jìn)展，從實(shí)驗(yàn)狀態(tài)打敗人類的算法到真正的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用也是非常漫長的過程，尤其是醫(yī)療領(lǐng)域。“老技術(shù)”在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域似乎示弱，但是在醫(yī)療領(lǐng)域，哪怕是簡單的信息化帶來的效率和體驗(yàn)提升都遠(yuǎn)大于人工智能。我們對(duì)人工智能保持長期樂觀，但短期的泡沫還是挺明顯的。

張進(jìn)認(rèn)為前路坎坷，仍值得行走，但勿盲目樂觀。