人工智能的一个标志性事件是AlphaGo 打败了李世石。AI在人类生活中呈现的场景慢慢地清晰，包括自动驾驶等。而人工智能在医学中的应用得到行业内外的瞩目。
近日，一场全球首次神经影像人工智能人机大赛在北京成功举行。结果居然是“二十五位影像医生惨败，AI大胜”！媒体欢呼“奇迹没有发生”！
在大赛之前，媒体的眼中应该是“作为人类的代表----二十五位影像医生”应该是战胜不了AI的，除非是“奇迹发生”。
但事情真的是这样的吗？
我们就此专程访问了长海医院刘建民教授，并就相关问题作出了解答。
刘建民 教授
上海长海医院神经外科主任、脑卒中中心兼神经介入中心主任，教授，博士生导师
Q：BioMind真的这样厉害吗？
A：是的。BioMind分别在颅内肿瘤、脑血管病的影像判读，和血肿预测项目中，分别以87%与83%的准确率，战胜了医生战队66%与63%的准确率。
值得一提的是，两轮比赛BioMind均仅用15分钟左右时间便答完所有题目，而医生战队几乎答到最后一秒。
看起来BioMind在神经影像诊断这个专门领域内是有一定优势的。尤其是其快速诊断能力令人所不及，其疾病的诊断准确性也很好。不过这个准确性还需要要更大范围的应用中得到验证，或者说还需要要真实复杂的环境中来得到验证。
因为大家都知道临床情况非常复杂，信息宠杂。而且在临床应用中不可能就只判断肿瘤与非肿瘤，脑血管病与非脑血管病，或者是某一种肿瘤。整体上作为第一个神经系统的人工智能诊断产品，BioMind已经取得一定的成绩，但还需要在临床实践中进一步完善。
Q：看到BioMind目前的现状与迅猛的发展态势，作为普通医生的我们会失业吗？
A：人类一直在寻找一种工具，模拟人脑，最终减轻人类的负担。AI就是这样的一种产品。看到BioMind，医生们会想到人工智能会逐步替代医生，医生会出现失业情况，这是很自然的。但就目前的情况来说，我认为这种状况不会在短期内出现。
大家都知道，AI在医学中应用较好的是影像与病理图像诊断。它需要的只是一个特定的知识点，相对固定，这些内容是可重复的，可能被机器优先替代。
但更多复杂的临床医疗过程，包括病情分析判断过程和手术过程，都需要个性化的处理，也更仰仗医生的经验。目前Al还离此有一段距离。
目前人工智能的范围还只限定于：确定性信息、完全信息、静态的、单任务和有限领域。
因此目前的人工智能不可能替代医生。但是Al会成为医生一个非常重要的助手，进行很多一般性工作、重复性工作，和影像诊断工作。能被替代的工作由它去做，它可以帮助医生提高效率。
我们可以将BioMind作为医生助手，用于减少医生的误诊率，并提高效率。这样可以节省更多的时间，让医生们回到临床上去，回到病人身边。也更专注于病人整体诊治的设计，以及心理沟通、人文关怀。
Q：人工智能的医学产品出现，对于普通人就医会是一种什么场景？
A：这种应用的想像空间极其巨大，它将带来巅覆性的医疗大变革。
当前困扰我国医疗卫生事业发展的根本矛盾，是人民群众日益增长的健康需求与医疗卫生服务供给的严重不足。如果有一个可以大量复制的专家级别医生，对于医疗卫生事业的发展是非常有益的。
比如BioMind作为神经影像诊断医生存在在医疗活动中，它将改变目前的医疗教育体制，同时深刻地改变目前的医疗体制。对于医疗资源较缺乏的边远山区，AI的出现将使医疗资源的公平性与广覆盖得到实现。普通人则可以更快速、更便捷地享受到优质医疗。
Q：神经医疗领域的人工智能，真的来了吗？
A：神经医疗领域的人工智能产品与应用，已经出现。就如BioMind所展示的神经影像诊断领域。但神经医疗领域的人工智能时代的真正来临，仍需要时间。
目前的人工智能还停留在弱人工智能上，只在一个相对窄的领域具有一定的智能，而走向真正的人工智能还需要时间。
真正的人工智能应该是一种具有与人相近的感知、理解、推理能力的工具。它能理解人类的语言和情感，具有强大的理解能力和逻辑思维能力。同时受知识驱动，能自我更新。
更准确地说，我们正在通往真正 AI 的路上。人工智能将沿两个轴线方向发展：
横轴代表领域的宽窄。从单领域到多领域、到开放领域。
纵轴代表信息的确定性与完全性。从完全到不完全、从确定到不确定。
当我们可以从容处理不完全、不确定信息和开放领域时，神经医疗领域的人工智能就真的来了。
Q：医疗人工智能的未来发展？
A：对于医疗人工智能的未来发展，我是看好的。我觉得有两个方向值得大家关注：
其一是AI专家要做的事。就是提高目前人工智能的智能水平，从弱智能向强智能转化。包括更强大的计算力、更好的算法和更好的模型等。
其二是医生专家要做的。就是在自己的一个相对较小的垂直专业领域，在一个特定环境下，解决医疗中的一些难题或者针对常见病集中优势力量进行AI探索。同时与AI工程人员和产业界人员紧密合作，开发出真正具有医疗价值的落地产品。
期待医疗人工智能的到来越快越好！
