人工智能進行臨床診斷，目前還不夠準确

　　一、目前，人工智能診斷是否靠譜？

　　人工智能機器人在醫療領域可謂是風生水起，目前醫療機器人已經幫助醫生完成了衆多的手術治療和各種診斷，并且在各科目與醫生的診斷比賽中幾乎完勝，準确率極高。但是，機器人真的已經能夠勝任醫生的責任了嗎？它在臨床診斷方面真的靠譜嗎？

　　 “人工智能診斷是否靠譜我不知道，但就google比賽結果來看，我認為不靠譜。”朱虹光教授調侃道，診斷準确率88.5%是要死人的，被人家打死的，朱虹光教授是國際病理學會中國區副主席，複旦大學基礎醫學院病理學系主任。

　　朱教授稱，若ai系統把潤性導管癌2級誤診為1級，治療方法相差無幾，但診斷是否患有癌症，一個都不能錯，錯一個就是一個醫療事故。“通過人工智能診斷，這件事至少在今天還不靠譜。”

　　

　　二、人工智能診斷的瓶頸在什麼地方？

　　“這個問題很難回答，但我認為目前人智能醫療沒有好的觀察整體。”朱教授舉例說，一張切片，第一遍看時判斷為惡性，到高倍鏡下看局部變成了良性，但最終結論确是惡性的，因為醫生判斷不是基于細胞，而是生物細胞行為。病理科醫生重點要看是低倍鏡，因為低倍鏡可以看全貌。

　　對此，微瞰智能創始人兼ceo李冠男博士說道，算法在不同的尺度下都有相應的處理結果，他們不僅看局部區域，也看整體，“ai隻負責把病竈找出來，最終定性是醫生做的。”他分享到，目前，公司做的項目更多關注科研，而不是在臨床上診斷出什麼樣的結果。前期處理的資料大部分圍繞細胞，後期慢慢轉移到整個區域的分析，包括組織區域的紋理變化、對病理科醫生的工作産生的影響等。

　　病理技術裝備專委會常委何金認為，制約人工智能診斷的瓶頸有3方面：一是切片是否标準化：he切片是病理診斷的基礎，要保證切片的厚度、品質和染色的品質，如果标準不統一，最終的結果也是不好的；二是影像的清晰度；三是ai公司應該與病理科醫生尋求更加緊密的合作。

　　三、人工智能與醫療如何結合？

　　智慧醫療解決方案專家朗銳慧康認為，“人工智能在醫療方面可以發揮很大的作用。一方面人工智能友善了醫生對病患的診療，人工智能可以作為診療資料分析的第一人，而醫生則作為最後确診的決定者；同樣的在手術方面，人工智能能夠為醫生手術提供技術支援，如準确顯示出病患的受傷部位情況等等。”

　　對此，朗銳慧康智慧醫療解決方案團隊通過人工智能與醫學的融合，圍繞“物聯網+雲健康”，打造醫療、健康、服務一體化資料平台，打通雲健康服務全産業鍊，開創了健康物聯網及智慧醫療領域的新藍海。目前已經幫助衆多行業客戶快速實作健康物聯網應用實施，通過将物聯網絡與專業醫療技術、無線遠端監測完美結合，成功地應用于健康資訊化及物聯網雲健康領域。

　　真正實作人工智能臨床診斷任重而道遠，一方面要提供以人為本的服務，提高醫療服務水準，改善基層服務條件、水準和效率。另一方面，更離不開對智慧醫學的不斷探索，最終使人工智能與醫學完美結合，造福全人類，這也是朗銳慧康智慧醫療方案團隊孜孜不倦的追求。