2016年3月以來，一款名為AlphaGo(阿爾法狗)的機器人聲名鵲起，因為它先后完勝了圍棋界名將李世石及柯潔。2017年名為AlphaZero(阿爾法元)的機器人僅訓練了3天，又以100:0的懸殊差距戰勝了AlphaGo。

“人工智能”這個人類并不陌生的名詞也再次竄火，并入選了2017年度中國媒體十大流行語，成為炙手可熱的“網紅”。

其實自2006年以來，AI就取得了突破性進展并進入發展熱潮，而其在醫學領域的應用同樣表現“驚艷”。有些人工智能技術對癌癥等疾病的識別準確率甚至高達96%。

那么，AI人工智能是否能完全取代醫生?當然不是!!!

人工智能技術應用于輔助病種識別，讓計算機深度“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出病種判別和治療方案。人工智能需要集合分析海量的有效數據，并通過不斷的深度學習訓練，才促使其掌握一定的判別能力。其獲得疾病識別思維和技能的基礎仍是專家醫生。

人體是個極其復雜和龐大的系統，每位病人都有個體差異，需要醫生通過專業知識和大腦思維分析給予個性化治療方案，而人工智能系統只是作為輔助識別手段，其應用目的是為了進一步提高診療效率，彌補醫療資源不足，促進基層醫師規范化培訓，促進年輕醫生更快學習成長。

對于人工智能正在“取代”醫生的說法，首都醫科大學附屬北京天壇醫院高培毅教授表示，醫生具有不可替代性。他表示：“覺得AI診斷系統能取代醫生的人，把醫生工作看得太簡單了。有的專家每周只出2個半天的門診，但人家在此前幾十年從醫之路中，已積累了深厚經驗。

在沒有計算器之前，醫生們用心算或者手算來計算，計算器出現后，它只是輔助醫生把工作做得更好、更快，但這并不意味著醫生因此失業了。同樣，AI診斷系統也一樣，它讓百姓能夠輕松、便捷地看上病、看好病，這是多好的事。

與其說是幫助醫生看病，不如說幫助的是醫院中“做檢查”的部門---輔助醫療檢測，說起醫療資源匱乏，不只是看病的醫資源匱乏，做檢查的資源也十分匱乏，當你辛辛苦等了好

幾個小時終于看到了醫生的時候，他可能只給你了幾分鐘，就給你開了一些化驗單，抽血、X光片等等。于是，你又要到抽血，X光片的地方一個個的經歷漫長的等待。所以，看病這么難，不只是難在看病這方面，更包含了做檢查難。人工智能在醫療的最初的嘗試便是在醫學的檢查項目上的。比如當你抽完了血，如果是醫護人員通過顯微鏡人工檢血液中的血胞，可能需要花二十分鐘，此時這名醫護人員也無法做別的事情;而一臺智能血液檢查顯微鏡，可能一分鐘內就能給出最后的檢查結果，而醫護人員也能被解放出來。

“機器讓人失業”、“科技取代人工”，這些全然是駭人聽聞。