超声AI时代来了，你准备好了？

继AlphaGo 3：0完胜柯洁之后，2017年10月，AlphaGo Zero自学成才，3天成为顶尖高手，“女性”机器人索菲娅被授予沙特公民身份，AI的话题越来越火。

11月四川省肿瘤医院的一场超声AI的“人机大战”也将初冬的成都点燃。

这是四川省肿瘤医院卢漫教授主办的一次会议上的特别环节，即西南地区首届人工智能VS超声医生甲状腺结节读片大赛。比赛中的AI为中国台湾大学、台大医院联合历时9年研发的甲状腺超声智能辅助诊断系统，而场内外的选手均为各地各级医疗机构的超声医生，其中不乏三级甲等医院及教学医院的超声高手们。

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事实上，超声医生与人工智能的PK，这已经不是第一次了。

2016年10月，浙江大学与浙大一院“DE”超声AI，对甲状腺结节良恶性判读病理符合率从人工的64%提升到84%，在浙医一院提供的202个病例中，AI的诊断准确率高达85.7%。2017年4月及9月，北京计算机中心与首医友谊医院共同开发的“起宏图”超声AI，现场以总平均分0.3%领先现场70多位医生。2017年10月，上海六院主办的会议上，中国台湾大学的“安克侦”AI，准确率达到84.6%，而现场的80位医生平均准确率仅为57.6%。

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面对以上的种种现状，AI时代，我们会变聪明还是更笨？我们会不会面临大批失业？人工智能是否会取代人类？这种种的疑虑和担心，相信都会给我们带来极大的思想冲击。

实际上，人工智能在医学领域的发展，在国内外都是刚刚起步，包括医学影像领域。

目前国内的人工智能用于医学影像诊断，切入点相对局限，一般为那些结构相对简单、二维图像对判定良恶性至关重要的器官，比如甲状腺、乳腺等。但是，再简单的疾病也存在很多的同病异象，超声因每个医生的扫查手法不同，得到的数据也会千差万别。因此，应用于影像诊断的医学人工智能，对大量数据的收集和规范，影像识别的计算方法等要求高且难。

简言之，AI的本质就是处理医生采集的图像并实时生成检查结果——找到病灶并标注位置和尺寸，并提示良性或恶性的可能性。但我们不能忘了，结果准确性的前提是：医生的检查手法规范并达到统一，也就是采集图像的规范性。而这一点，正是超声医生所致力完成并无法取代的。同时，疑难病例的数据规范化更离不开医学专家的指导。

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我们欣喜的看到，AI在超声领域的探索也未停歇。在今年的AI在超声领域应用杭州峰会上，大家初步达成了“中国USAI创新与发展共识”，即要集结各家力量助力超声诊断技术的提高，助力超声治疗技术的提高，助力超声创新人才的培养，助力超声智能产品的研制。

炙手可热的AI能否颠覆传统医疗行业？目前业界在争议中渐成共识的是，医疗终为核心，人工智能只是赋能。故而，在国内业界，目前仍把医疗人工智能的定位在辅助诊断上。人工智能系统可为医生解决重复性工作、精准性和知识差异等问题，让医生能够做更多有价值的医学探索，尤其是在提高基层医院患者首诊的诊断水平、远程会诊体系中的“专家级”服务中颇有裨益。

12月3日，在第四届世界互联网大会开幕仪式上，科技巨头苹果 CEO 库克对近期的人工智能威胁人类的论调予以反驳：“我并不担心机器人会像人一样思考，我担心人类像机器一样思考。”

库克的话，让我想起此次成都大会上毓星教授的结语：“人机大战的本质，不是人与机器的较量，而是人和人+机器的较量。”

超人们，AI时代汹涌而来，你准备好了吗？

你觉得AI会成为我们的助手呢，还是会抢我们的饭碗呢?

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