医疗人工智能已经不仅在科室里越来越常见 ， 如今的各大放射学年会上如若没有人工智能分论坛 ， 至少也要有几个人工智能话题的讲者 ， 如果一点人工智能的话题都没有 ， 那可就真的out了 。
不可避免地 ， AI医生越来越频繁的身影令众多医生开始紧张起来 。
「AI读片真的又快又准?」
「AI医生会取代放射科医生吗?」
「如果放射科医生失业了 ， 还能做什么?」
我们最熟悉的医院正在发生巨变!
第一个喊出「取代医生」口号的是马云 。
2014年 ， 马云在一次演讲中公开宣称：「今后阿里想干的就是健康产业 ， 不是建更多的医院找更多的医生 ， 而是30年以后应该是医生找不到工作了 ， 医院越来越少了 ， 医院不改变 ， 我们就改变医院 。」
4年时间过去 ， 全国有近400家大中型医院加入了马云的「未来医院」 。通过支付宝 ， 就能享受挂号、缴费、查报告、B超取号、手机问医生等全流程服务 。不用彻夜排队 ， 也不需来回奔波 ， 仅就诊时间就缩短了一半!
然而 ， 这还仅仅是互联网、人工智能和共享经济进入医疗领域的一个缩影 ， 在辅助诊断、影像识别、医疗机器人、智能药物研发、健康管理、医院管理、疾病风险预测、辅助医学研究上 ， AI已经在持续渗透医疗的各个环节 。
也正是这些逐渐渗透进临床科室的AI应用 ， 引发了医生们的真正危机 。
众多AI应用中 ， 39深呼吸(ID: shenhuxi39)发现目前尤以智能影像领域发展最快、进步最大、最有希望拿到NMPA医疗器械三类证书 ， 最令医生们感到恐惧 。
以乳腺癌X线钼靶AI为例 ， 乳腺癌是女性面临的头号肿瘤威胁 ， 仅在2017年 ， 中国新增的乳腺癌女性人数就超过21万人 ， 数十万女性或被迫切除** ， 或面临生命威胁 。作为一种廉价、可靠、便捷的乳腺癌早筛方式 ， 乳腺X线钼靶已被临床应用多年 ， 但在读片层面一直面临巨大难题 。
「乳腺病灶征象并不明显 ， 加上亚洲女性又多为致密型乳腺 ， 导致乳腺X线钼靶阅片难度极大 ， 同一位患者的X线钼靶影像 ， 高年资的医生和低年资的医生差别可能达到30% 。」 中华医学会放射学分会乳腺影像学组组长、复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科主任彭卫军教授透露 ， 「尤其是目前国内专业从事乳腺X线钼靶阅片的资深影像专家仅有100余人 ， 远远无法满足需求 。」
于是 ， 专家们将视线投向了人工智能 。
不久 ， 一套关于乳腺X线智能诊断系统应运而生 ， 不仅实现了乳腺X线钼靶影像的秒级阅片 ， 还能对腺体分型、病灶检出、征象描述等多项功能 ， 并能自动生成结构化报告 ， 供影像医师使用 。以往需要数十分钟的阅片在数秒内即可实现 ， 看得快 ， 看得准 ， 令第一批接触「AI医生」的专家们欣喜不已 。
AI的独有特性使得其能够在临床工作中以极高的效率阅片 ， 无论100张 ， 还是1万张影像 ， 对于AI而言都不过数秒钟的运算 ， 电费不过数元钱 ， 而且 ， 随着AI应用的越来越广泛 ， 「AI医生」会变得越来越聪明 ， 越来越准确 ， 帮你找病灶 ， 帮你分析良恶性 ， 顺便帮你把报告也一起写了 。
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