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机器诊断准确率 天医智AI也需要“考试”

　　焦点2

　　基层医院诊断能否与大医院同等水准？

　　如果“BioMindTM”天医智可靠，将来实际应用前景如何？

　　王拥军介绍，从全国范围来看，影像科人才资源地域性分配不均衡问题突出。以脑肿瘤为例，北京天坛医院每年手术量约为一万例，而在大部分基层医院，这个数字可能只停留在两位数。大多数患者即使在基层做了检查，还是会选择携带片子到三甲大医院来看，有的在“上流”的过程中反复多次拍片，造成资源浪费。如果基层医院能利用AI技术为诊断赋能，让基层医生在读片诊断上与大医院具备同等水准，提升诊疗效率，就能减少患者不必要的诊疗环节和经济损失，也能减轻大医院压力。

　　此外，在天坛医院，天医智有效挖掘信息与疾病的潜在联系的能力还可辅助医生对疾病做出更为精准的预测，如预测患者血肿后是否会大出血的准确度，可从人为判断的60%提升至90%，辅助医疗团队提前为患者可能遇到的危险提供解决方案。

　　焦点3

　　人工智能看病能否取代医生？

　　随着人工智能应用逐渐渗透至社会更多行业，不少人是否因此失业一直备受关注。如果人工智能“阅片”准确率已达到95%以上，是否意味着放射科医生未来不再具备竞争力？

　　“觉得它轻易就能取代医生的人，把医生的工作看得太简单了。”北京天坛医院神经影像学中心主任高培毅认为，AI在大数据深度学习方面的确具备巨大的优势，不过在实际诊断中，放射科医生仍具有很强的不可替代性。

　　“除了影像检查，一个合格的放射科医生还需要看化验单、体检单，询问家族史、个人病史，了解患者曾经接受过的药物、治疗、反应。综合以上情况后，才能做出诊断。”他表示，AI也许可以取代看片匠的角色，但不可能成为一个真正的医生。王拥军也认为，人工智能应用可以将医生们从枯燥、重复的工作中解放出来，从而腾出更多时间进行开发性工作。

　　此外，目前AI在神经系统影像诊断方面，仍完全依赖于数据真实性和质量的支撑，在缺乏大数据支持的疑难病、罕见病诊断领域，AI和专业医生之间仍存在差距。

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