最近的围棋人机大战又让人工智能成了热门话题。身边已有很多人开始吹牛说将来人工智能必将取代医生，将来都是机器人（300024）给我们看病了。
不过它真的有那么神奇吗？实际上计算机看病这个想法很早就出现了。原因很简单：电脑的计算能力太强了，如果我们能够把疾病和它们的症状通过程序输入进电脑，建立起因果联系，只要数据量足够大电脑就几乎可以代替我们人类来看病了。
这个想法很简单，而且确实有人也这么做过，甚至国内也有类似的网站。但从效果来看似乎效果不佳。因为电脑的计算方法是程序员写进去的，每个症状对诊 断有多重要(也就是“权重”)也是程序员分配的。当大夫看病的时候，我们会根据每个病人的实际情况对这些“权重”进行一些微调来帮助我们做出更加准确的诊 断，但是这些微调对于电脑而言是无法自己“主动”完成的。
当然我们可以通过输入更多的数据来实现，但问题是很多时候这些“微调”很难量化，或者说包含了太大的数据量，人们无法有效地进行量化。这些微调，在人身上我们称之为“经验”，是很难写下来传授给别人的。
这个问题一直困扰着“计算机诊疗”的发展。即便是很简单的“发热流涕”这样的症状，网络诊断也可能会给出千奇百怪的答案，而一旦去了医院，医生却能够得到靠谱很多的答案。
但人工智能似乎能够解决这个问题。因为普通电脑程序不同，对于人工智能而言，程序员不需要直接去建立因果的联系，而是通过相应的程序去“教会”电脑如何通过更好的算法来改进因果联系，使之能够更加准确地诊断疾病。
也就是说电脑程序能够通过一步步地计算自己逐步优化分配“权重”，更厉害的是，每一个新的信息的输入(例如录入一个新病例)就能够帮助它更好地去优化这个算法程序。
乍一看，这样的电脑确实会学习了。不过这是不是说我们以后就只需要电脑来诊断疾病，再也不需要医生了？
当然不是。
从目前来看，即便在使用人工智能算法的情况下，很多疾病的诊断正确率也只是比传统诊断好一些，还远没有达到颠覆的程度。
从我看到的一些利用人工智能算法来提高诊断准确度的最新研究来看，实际上很大的问题还是跟传统计算机算法一样，如何更有效输入变量的问题还没有真正 解决。很多人工智能算法已经能够非常好地对检查化验结果进行分析并得出可靠的医学建议，但看病绝不是简简单单的看化验单，很多时候医生和病人面对面的接触 也很重要。患者的每个动作表情甚至是因为疾病痛苦导致的身体姿势改变都对疾病的诊断有着重要的作用。而这些有价值的信息，我们还做不到有效地数据化。
另外一个可能存在的问题就是医学在很多时候都并不是非黑即白的。我甚至碰到过一些人工智能诊疗研究所采用的疾病诊断标准和我们实际临床上所采用的标准不一样的情况……可以想象如果标准不同，那即便程序能够给出一个完美的答案，或许也没有实际价值。
所以目前来看人工智能还只能给医生“建议”而已。但话又说回来，可不要小瞧它的发展，尽管它还有很长的路要走，但最后它究竟会怎样改变我们的医疗，真的是现在难以想象的。我拭目以待。
