人工智能（AI）总是在突破创新或创造“神话”。6月30日，神经影像AI辅助诊断系统“BioMind（天医智）”与从全国选拔出来的25名医生在北京进行了一场神经影像的判读大赛，AI系统以绝对优势胜出。

　　大赛分AB组进行。A组共225道题，15位医生每人答15题，AI系统独自判读所有题；B组10位医生每人答30题，AI系统同样回答30题。从比赛结果看，A组225例判读，AI用时15分钟、准确率87%，15位医生用时30分钟、准确率66%；B组的结果是，AI用时15分钟、准确率83%，10位医生用时30分钟、准确率63%。

　　AI医生再次完胜人类医生，相似情况并非第一次出现。早在2011年，国际商业机器公司（IBM）的“沃森医生”与人类医生的比拼中就显示出AI可以在某些方面战胜人类医生、诊断可信度更高。在某种或某类疾病的诊断上，经过深度学习的计算机软件会比人类医生更快、更准确、更稳定。

　　“BioMind”更胜人类医生一筹的原因还在于，它是在人类医生指导下学习肿瘤诊断的。通过系统学习北京天坛医院近十年接诊的数万例神经系统相关疾病病例影像，对脑膜瘤、胶质瘤等常见病领域的磁共振影像诊断能力相当于一名高级职称医师的水平甚至更高。不仅如此，它基本上已经掌握了50种颅脑肿瘤的神经影像，这是任何一名人类医生都难以实现的。此外，“BioMind”每10分钟的读片量相当于一名人类医生一天的工作量，这意味着诊断结果立等可取。

　　不过，即便AI医生优势明显，但也并非全然令人满意。由于强大的学习能力，“BioMind”的准确率应该在90%以上，但实际上并没有达到这个水准，这说明AI的学习功能还有待提升。同时，AI医生的强大和准确是建立在对已知病例、特征、表象等的学习之上，如果接诊病例中有稍微不同于既有肿瘤特征和表象的，它就会不知所措。不仅如此，神经影像需要人类医生来操作和摄取：在什么地方、部位和角度摄取，获得影像的结果和表象是不一样的。

　　事实上，对于疾病诊断，判读影像只是一种方式，还需要结合其他诊断技术，如听诊、体格检查、化验来综合判断病情，问询病人病史，查阅大量文献来对比研判。遇到似是而非的复杂病例，还需要调动人类医生的经验甚至直觉来分析判断，这就意味着对技术本身的超越。譬如，一些十二指肠溃疡的表现会像胰头癌，依赖各种影像学检查都会显示胰头像癌一样肿大，肠镜检查也无法正确诊断，唯一的做法是剖腹探查。没有科学的综合分析能力，纯粹依赖技术，就容易造成误诊。更重要的是，目前AI医生尚不能解决人与人关系中的情感和人文关怀问题，无法察言观色，也无法“善解人意”并做出安慰和鼓励。所有人类医生都知道医生的座右铭：有时是治愈；常常是帮助；总是去安慰！

　　当然，我们不必否认AI医生的技术水平，其优点可以让它们作为人类医生的好助手。开玩笑地说，现阶段AI医生还没有取得法人地位或行医资格，所以医生们并不用太担心，能为人类负责的只能是人类自己。