随着科技的飞速发展，人工智能在医学领域的进步也是日新月异，有了非常不俗的表现，如临床诊断数据分析，远程医疗等等。因此，不少网友就提出了“未来人工智能会不会替代医生？”。

个人觉得，要说人工智能彻底代替医生，我认为还早，但是可以减轻医生的压力，让医生把更多的经力投入到直接的诊断治疗中。就比如医学影像学。这个领域可以大大降低人工错误。为什么这么说？下面就来和大家聊聊。

01，一场科技进步带来的医学革命

医学影像学（Medical Imaging）是典型的科技带来的医学进步，甚至可以说是一场医学革命。

对于体表的疾病，我们还可以判断，比如皮肤病啥的。但是，很多疾病都是体内的，比如心肝脾肺肾或者大脑，这种情况下，如何了解病人体内的状况？

事实上，绝大多数时候，我们只能依靠：猜。

通过十分间接的手段，比如望闻问切，或者各种可能的表现来推测可能的疾病，因此绝大多数时候，这种猜测，其实是十分依赖于经验的，也诞生了大家对于医生的一种认知，年龄大，靠得住。

而有了医学影像学，一切变得不一样。

自从1895年德国物理学家威廉·伦琴首次为妻子拍摄了一张左手的X光片以来，我们对医学有了全新的认知。

我们第一次可以在体外对病人体内进行深入的观察和判断，这一点在过去简直是无法想象的。病人体内的情况如何，我们只能通过对病人总体进行观察，以及触摸等方式才能进行判断。而体内的情况，我们根本不清楚。比如骨骼内部什么情况，我们是无法肉眼观察的，内脏的病灶更是如此。可以说，在相当长的时间里，我们是在盲人摸象。

而影像学的出现，直接推动了整个医学的进步。

通过借助一些媒介，诸如X射线、电磁场、超声波等，我们可以在非创伤或者微创伤的基础上，对人体内部的组织器官进行观察，然后诊断医师依据影像信息做出判断。

可以说，如今医学影像已经成为很多医院诊断的基本策略，凡是涉及到无法直接用肉眼观察和判断的疾病，医生基本上要求去做个影像拍摄。

02，影像学的制约——人

尽管影像学发展到现在，已经成为了医疗必备，但是影像学这种科技进步，却依然有个最大的问题：如何判断？

而对于医学影像的判断，依然依赖于人工。于是又绕回去了，这就有点像马拉火车

无论什么样的影像，结果都依赖于人工判断，于是，经验又成为了一个重要的问题。

然而，这也诞生了几个严重现实问题：

1，医疗影像的判断十分依赖于严格训练和医生本身的经验。

2，医疗影像的判断十分耗时耗力。尤其是一些细微的病灶总是在挑战人眼的极限。

3，人工的不稳定性。

一个人一天的状态，偶尔的疏忽，都可能造成影像上的判断失误，甚至可能引发更多的问题。

尽管这么多年，医学影像学已经发展了很好了，有一套非常严格的标准，也形成了一门学科。

它可以说是很多疾病的最早也是最关键的一步，只有完成基本的确认后，才可以进行下一步的诊断和治疗。但是依然无法避免这个问题。

据统计，一位经过严格训练且临床经验丰富的医生，在诊断一个病例时需查看约200张以上的CT扫描图片，诊断时间约在20分钟以上。这种高强度的诊断工作，不仅严重损耗医生的精力，也对病情诊断的时效性与精准度有着严重的影响。

而一旦判断错误，可能就会引发很多严重问题

那么， 是否真的无解？

03，人工智能，让机器衔接机器

人工智能的出现，使得我们有了一种新的思路。

在人工智能中，最显著的应用就是图像识别，尤其是机器学习发展到现在，通过机器学习来识别图像已经取得了长足的进展。

医学影像学，基本上是以图片为核心数据，而这，正是人工智能的长处。

既然医学影像十分依赖于标准训练和经验积累，而且存在相应的标准，那么，完全可以用机器学习来去替代这个过程。给予机器相应的教程，输入相应的标准，然后再给予足够训练，那么AI就可以成为影像诊断大师。不仅可以大大地节约时间，而且由于机器本身的严格分析，可以最大程度避免人类观察不仔细导致的误诊。

事实上，目前已经有相关的研究了，通过将医院积累的大量的影像交给服务器进行深度学习，然后结合已有的判断方式进行训练，最后可以让机器成为判断影像学的大师。极大地缩短了诊断时间，而且提高了诊断的准确率。而且，按照机器学习的能力，时间越久，数据量越大，那么这个系统变得越来越聪明。

在某些对照试验中，其准确率可以稳定在85%以上，要知道，三甲超声科经验丰富的医生在对应的测试中，准确率也不过是65%-70%。

而且，机器学习最大的优势之一还在于：机器不会累。普通人很难长时间集中处理一些内容，所以读片对于医生也是沉重的负担，而机器不怕累，那么自然可以持续性的处理结果。

这种情况下，甚至还可以加速医疗诊断。

相信很多人去医院拍片子的时候，一定经历过的问题就是：等待。长长的等待，挂号排队半天，然后就诊排队半天，诊断3分钟，开个拍片子，接下来，又是排队缴费，排队拍片子，以及，长长的等待，等片子出来，医生下班了……经历过几次拍片子，基本上这个周期能够占到整个就医的三分之二以上时间。

而如果AI读片可以发展好，那么这个周期可以大大地缩短。

尽管目前AI读片并没有落地应用，但是国内外不少顶级机构都已经开展了大量的训练和学习，我认为，AI读片未来在医学领域实际应用只是时间问题。

而一旦实现，将极大地缓解医生的压力，可以进一步加速医疗上的进步。