至少表面看起來，AlphaGo跟圍棋高手們相處的算是其樂融融。尤其是中國這幫年輕棋手們確實越來越以一種“養(yǎng)狗”的心態(tài)，來對待與AlphaGo的對弈。車輪戰(zhàn)、一對一、多對一、多對多，都玩兒出花兒來了。

　　可是，醫(yī)療AI能與它的人類同伴也玩兒得這么融洽嗎？

　　下個月初，美國《新聞周刊》雜志的封面報道又是關于醫(yī)療人工智能的。主標題比較艷俗，副標題很有意思：HowAIIsGoingToCureOurSickHealthCareSystem?

　　美國現(xiàn)在的醫(yī)療費用昂貴，政府和民眾不堪重負，搞得共和、民主兩黨圍繞醫(yī)改法案吵得一塌糊涂。那新聞周刊的論點是說，有朝一日醫(yī)療AI技術成熟并大規(guī)模應用，今天大家爭了的這些都不是事兒了。

　　文章里那個總結(jié)挺到位的，醫(yī)療AI希望達到的是一個“三贏”的格局：降低成本、提高質(zhì)量、擴大范圍。用我們熟悉的語言就是，人民群眾得實惠、醫(yī)務人員得鼓舞、黨和政府得民心。

　　那么以醫(yī)療AI現(xiàn)在的實力，能不能達到這個水平呢？

　　可以這么說，醫(yī)療AI現(xiàn)在已經(jīng)有了一個比較好的基礎。尤其是深度學習技術取得突破后，再加上數(shù)據(jù)處理能力大幅提升，AI技術在包括醫(yī)療的各個領域飛速發(fā)展。至于好多人宣傳的，機器的水平已經(jīng)可以pk醫(yī)學專家了，我只能表示“呵呵”。

　　有了比較好的基礎，又有了美好的預期，那醫(yī)療AI是不是人見人愛?。靠隙ú皇?，因為人工智能技術犯了醫(yī)療行業(yè)的大忌。

　　美國國會預算報告10年前總結(jié)了一個特別經(jīng)典的論斷：長期來看，新技術的出現(xiàn)、應用、推廣是推動醫(yī)療費用持續(xù)上漲的最重要因素，沒有之一。比如核磁，機器人等。換句話說，這些新技術之所以這么受醫(yī)療行業(yè)歡迎，關鍵原因是他們可以據(jù)此提高收費水平。

　　至少現(xiàn)在看來，醫(yī)療AI技術沒有給醫(yī)院帶來新的盈利點。那么，醫(yī)生會喜歡AI么？

　　至少按現(xiàn)在這個套路搞下去，醫(yī)生很難會喜歡。一大幫人動輒BB機器的水平已經(jīng)達到頂尖專家的水平，而且這種人越來越多。首先，根據(jù)常識就可以判斷這是在吹牛逼；第二，就算是真的，醫(yī)生內(nèi)心也會很抵觸，這可是關系人家生計的事兒。

　　那政府會不會喜歡？如果醫(yī)療AI技術真的能讓醫(yī)保少花錢，還是挺好的事兒。但問題是，深度學習技術讓它的決策過程變成了一個“黑匣子”。誰也搞不清機器的決策到底是怎么做出來的，這個給審批部門帶來了巨大的難題。因為一個天天向上的機器人還好，每天學習提高水平；萬一它是個壞機器人怎么辦？這對政府審批帶來了很大麻煩。

　　最后，患者會不會喜歡。

　　我相信，在所有醫(yī)療體系的利益參與者當中，患者是最有可能喜歡醫(yī)療AI的。極大的便利，很好的質(zhì)量，較低的成本，何樂而不為。但患者這一端需要解決的是交互的問題。目前圖文的這個形式體驗太差了，特別是對醫(yī)療行業(yè)，基本沒有信任感可言。

　　不過，這種技術能解決的都不是問題。比如亞馬遜的Echo已經(jīng)引入了HealthTap的Dr.Ai，可以讓用戶語音交流。這個體驗就好很多了。

　　這么看下來，政府、醫(yī)院、醫(yī)生對人工智能的態(tài)度可能都不怎么友善，至少沒有太多理由讓他們敞開胸懷擁抱未來。而患者這一端在體驗的層面上，需要改進的空間還很大。面對這樣的局面，該怎么辦？

　　AlphaGo的例子蠻有啟發(fā)的，關鍵要找準位置，要陪人類大爺玩兒好。無論是2P、3P、4P還是多P，只要有需要召之即來。醫(yī)療AI也是一樣的。

　　我們一直在吹噓醫(yī)療AI的應用將大大提高醫(yī)療的效率，降低費用成本。我想這個是分步驟實現(xiàn)的：首先是人類效率，第二是人與機器協(xié)作的效率，第三才是機器效率。

　　我們現(xiàn)在頂多在第二步的門口，關鍵要做的是把人類做不好、不愛做、做不完的事兒做好，把人類的效率提高。接下來考慮的才是第三部大規(guī)模應用，甚至替代。所以，把不用人干得活都讓機器學會了，是當下的關鍵。下一步才是跟人類比醫(yī)療技術，否則步子邁得太大容易扯著蛋。