评论被关闭。 我真的不知道该说什么。 让我争论一下。 首先，你有一些基础知识。

目前来看，真正取代它基本上是不可能的，未来短期内也不可能。 从长远来看，如果说几十年后，那就真的不确定了。

我认为短期内可以替代：

要么是医学生/医生，没有真正接触过现在的产品，听了太多新闻；

他们要么是从事机器学习的技术人员，从未上过一线，却怀揣着技术改变世界的梦想。

那我就从一个曾经的医生、医疗AI产品狗的角度告诉大家为什么现在基本不可能被取代。

人工智能诊断现在可以分为两大类，图像诊断和文本诊断。

1.影像诊断

可以说，目前最成熟的肺结节诊断就是肺结节的诊断。 目前AI能做的最熟练的事情就是快速检测肺部结节，并看到一些人可能没有注意到的结节。

快速检测结节：这可以减少一个人的工作量kaiyun欧洲杯app，理论上可能会导致工作岗位减少，有些人可能会失业；

看到一些人可能没有注意到的结节：经常发现的是一些没有临床意义的结节。 这实际上增加了人工成本，但这部分结节可以通过技术手段屏蔽。

其实找到肺结节是没有用的。 你得看看肺部结节是什么，那就是进一步判断是良性还是恶性。 以下是人工智能可以做的事情：

简单区分良性和恶性：直接给出结论，但AI无法区分它有什么标志，比如树芽标志（见下图），报告必须有人看过才能写。

树芽式肺叶分割：即可以标记肺结节所在的肺叶，并告诉医生结节在肺的哪个叶。我还没有听说有什么方法可以分割肺段。

AI还可以做一些更高级的事情：

肺部结节三维重建：在一定基础上可以减少医生的手工处理，更容易定位结节，有利于外科医生的手术。 这仍然是减少手工工作的问题。

对于准确性等数据，比如说医学生就应该很好理解：我们在实验室里可以杀死那么多癌细胞，但是在临床上我们真正能治愈多少肿瘤呢？ 实验室数据与现实之间的脱节应该是可以理解的。

另外，您认为人工智能是最近几年才开始的吗？ 并不真地。 CT、心电图的自动识别很早就开始了。 现在看一下心电图机上的识别结果。 。 。 。

然而，心电图医生的数量只是减少了，却没有消失。 减少的原因主要是大医院科室的发展，不再需要这些科室，而不是心电图机的自动识别取代了医生。

2. 文本诊断

一些受访者认为医生很快就会被更换，但他们确实想多了。 从患者陈述到诊断，医生的手工处理需要经过以下几个阶段：

聆听患者描述→提取有效信息→撰写病历→分析得出诊断并制定进一步的计划。

人工智能呢？

了解患者描述→找到患者描述的有效信息→组装成病历并得到诊断

这里的难点在于：

自然语言理解，毕竟患者描述往往比较杂乱，并且带有方言口音。

识别有效信息。 对于同样的腹痛，患者会听到“我有胃痛，我有胃痛，我有肾痛（有些人就是不知道肾不在胃里），我有腹痛，我有腹痛”。疼痛等； 有时他们还会添加程度形容词，例如我的胃疼； 有时不直接给出程度的描述，但痛得我睡不着觉。 人工智能要想如此顺利地理解人类语言还有很长的路要走。

组装病历，规范书写病历，如何将自然语言转换为专业语言，而病历是法律文件，如果真的出现错别字并保存下来，出了问题谁来负责？ 如果需要医生审核，查找错别字的时间可能远远超过写病历的时间。

获得诊断也是这个问题的关键点，但是为了获得诊断，必须获得有效的输入，所以前面的讨论也是必要的； 假设这个AI支持200种疾病，我们先不谈AI对于这200种疾病的准确率。 那么当遇到这200种疾病以外的疾病时，AI如何识别它并让它跳出模型呢？ 不，人工智能仍然会给出200种疾病以内的结果。 ——所以AI的结果现在必须由医生共同完成。 不存在更换问题。 最大达到的就是节省时间的效果，而且职位数量也可能会减少。

当然，AI也可以直接从病历中获取有效信息。 那不是要先请医生写吗？ 医生写完了，大体诊断就出来了。 AI此时可能会起到辅助和提醒的作用。 怎么会？ 选择？

所以，发展AI是有必要的开yun体育app官网入口登录，但理性发展没必要把它吹上天。

对了，据说AI不能操作。 让我们来了解一下达芬奇机器人。 它的核心还有人工智能。 其当前效果为：

新闻截图

仍然有减少就业的效果。

当人工智能真正发展起来时云开·全站apply体育官方平台，可能会引发一场产业革命。 不是谁被取代的问题，而是劳动方式的改变，导致某些岗位的减少。

具体作用就是历史上发生了三次工业革命。 近年来，也出现了互联网冲击传统行业的例子。 你应该能够想象得到。