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

　　這款人工智能算法主要通過分析患者眼部的3D成像——光學相干斷層掃描(近年迅速發(fā)展的一項成像技術(shù)，簡稱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，這一算法已能檢測出超過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，錯誤率僅為5.5%，遠低于8位人類眼科專家6.7%—24.1%的“誤診率”。以往，不同的醫(yī)生對同樣的3D成像會有不同的解讀，這款人工智能的高精確度相當于25個醫(yī)學專家從不同角度會診的結(jié)果。

　　更重要的是，這款醫(yī)用人工智能可以向人類“解釋”自己的決策依據(jù)。具體來說，在“閱讀”掃描患者眼部后，人工智能第一步將OCT分解成數(shù)個區(qū)域，并進行標注，這時產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)人類還難以理解;第二步分析各個區(qū)域的成像，然后用另一種人類可以理解的分類識別系統(tǒng)，來尋找可能存在的病灶跡象，這時的數(shù)據(jù)對于人類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”的問題，有利于醫(yī)生和病人了解其決策過程，對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，IBM開發(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)學專著、4萬篇論文，這可能是人類窮其一生都無法完成的。

　　雖然說人工智能的診斷精準度優(yōu)于人類醫(yī)生，但現(xiàn)在就預(yù)言人工智能將取代醫(yī)生這個職業(yè)還為時過早。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)驗多少，對患者的態(tài)度以及細微的觀察問診，也起著決定性作用。所謂“望聞問切”，說的就是問診的重要性。深度的醫(yī)患互動，恐怕是眼下的人工智能還不能達到的。

　　此外，人工智能的一大特點就是“知其然不知其所以然”。雖然新算法在解釋性方面實現(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)，并能通過這些數(shù)據(jù)給出有價值的診斷結(jié)果，但對于診療過程背后的病理藥理并沒有深刻認知。

　　因此，在可預(yù)見的未來，更可能的是，人類醫(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，使診療的過程更準確、更高效、更值得信賴。