舒畅：人工智能走进诊室成为医生最重要的助手为期不远

人工智能的发展又跨出了非常有意思的一步：AI开始真正学习怎样当医生了。

微软最近公布了一套人工智能医疗诊断系统 MAI-DxO（Microsoft AI Diagnostic Orchestrator）。它最有意思的地方，并不是简单地把病历交给一个聊天机器人，然后问它“这个病人得了什么病”，而是建立了一个由多个AI组成的“虚拟会诊团队”。

这个团队模仿医生真正看病的过程如下：先了解病人的症状和病史，提出几种可能的疾病，然后决定应该做什么检查；得到新的检查结果以后，再修改原来的判断。不同的AI还会互相质疑、挑错，最后形成诊断意见。

换句话说，它开始模拟医生诊断疾病的思维过程。

微软公布的实验结果相当令人吃惊。

在一组来自《新英格兰医学杂志》的304个复杂疑难病例中，MAI-DxO的诊断正确率达到 83.2%。作为对照，普通医生即使可以使用互联网和医学资料，正确率为 36.1%；如果没有这些辅助资料，则只有22.3%。83.2%对36.1%，这是多大的差距！这也意味着未来人工智能走进诊室也许已经不是遥远的事情了！

而在另一组更加接近急诊环境的病例测试中，AI的正确率达到 80.3%，医生为 46.8%。其结果同样的让人吃惊和兴奋！

更加值得注意的是，AI不仅诊断正确率比较高，而且能够大量节省医疗成本。这里有一个对比比较：在复杂病例的模拟的AI平均检查费用约为每例2241美元；医生组约为4725美元。AI为什么能节省这么多钱呢？因为它能够省去那些没有必要的检查，所以费用就大大降低。也就是说，在这个模拟实验中，AI不仅诊断得更加准确，而且开的检查更少、花的钱更少。

当然，现在还绝对不能因此宣布：AI已经打败医生了。这次与AI比较的主要是普通医生，而不是由心脏科、神经科、肿瘤科等专家组成的真正多学科会诊团队。

微软已经宣布与美国波士顿的 Beth Israel Deaconess Medical Center 合作，准备把这种AI诊断方式带入真实的临床研究。这个系统面对的不目前模拟阶段的电脑里的历史病例，而是真正的患者。研究人员将观察病人与AI系统的互动，并把AI的判断与医生的判断进行比较，其中包括急诊等实际医疗环境。人们期盼着在真实临床环境中，AI仍然能够表现出接近模拟实验中的诊断能力，那么真正的应用就将变为现实了！意义就非常大了。至少在不久的将来，诊所里或者医院里的医生面对的不仅仅是一台电脑，而是每一位医生身边，都有一个永远不会疲劳、掌握大量医学知识，而且能够随时帮助分析病情的AI助手。

一个家庭医生碰到罕见疾病，可以马上让AI查阅大量医学资料；急诊医生面对复杂病人，可以让几个AI同时提出不同诊断，再互相挑错；医生准备开一系列检查时，AI还可以提醒：哪些检查真正有必要，哪些可能只是在浪费病人的钱。

这样一来，未来最好的医疗模式，也许既不是“医生”，也不是“AI医生”，而是：

医生 + AI。

医生拥有临床经验、人与人之间的交流能力以及最终的责任判断；AI拥有巨大的知识储备、快速计算能力和不会疲劳的特点。

两者结合起来，很可能比任何一方单独工作都更好。