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2017年初，新版的AlphaGo化名为“Master”横扫了围棋界。连续3天，20名全球顶尖的围棋高手聚集起来群起对抗AlphaGo，结果却无一胜出。吃瓜围观群众中，有为人工智能高速发展欢呼雀跃者，也有“杞人忧天”为人类前途忧心忡忡者；有对计算机蛮力不屑一顾者，也有对人类失去优越感而沮丧彷徨者。

而在医学界，很多人对于人工智能和机器人在医疗领域的应用充满了期待，那么“高科技”是否能取代“医生”的角色，如果真的能取代，那么这个时间段又需要多久？

回答这些问题之前，我们先回顾一下医疗界已经触手可及的医疗机器人，以及如火如荼的医学人工智能系统的发展。

手术室机器人系统最开始是美国航空航天局(NASA)和美国军方为了解决远程医疗和战地医疗难题而研发的项目。目前已经历了四代产品，从早期的简单持镜机器人(AESOP)，早期的手术操作机器人(ZEUS)，发展到现在的第三、四代达芬奇手术机器人系统(da Vinci Surgical Systerm)。

2007年，通过美国FDA市场认证后，达芬奇成为世界首套正式应用于临床的手术机器人系统。截止到去年5月份，我国大陆地区达芬奇手术机器人系统数目为53台，开展的手术＞3万例，绝大部分的手术集中在普通外科、心外科和泌尿外科。

但是，目前达芬奇机器人系统的操作主体仍然是人，而且购机费用和机械耗材的替换费用也十分昂贵，非一般医院所能承受，因而机器人手术在便利性上有优势，但缺乏人工智能属性，不可能取代外科临床医生。

图一达芬奇手术机器人操作近景

图二达芬奇手术机器人系统操作台

图三达芬奇手术机器人系统专用操作器械

在谈论人工智能对医学的冲击和改变之前，必须明确何为医疗。对于很多概念的阐述，笔者最认同的是这种定义，医疗是医生围绕（1）患者生命状态和病情进展的跟从性思辨（跟从患者的生命状态和病情进展）；（2）思辨指导下的干涉性操作与观察性总结。

正是医疗上述这两个复杂特性，决定了智能医学系统的发展必定充满坎坷。上世纪80年代，随着微型计算机的普及，大系统医学人工智能在世界范围内开始兴起，技术特征是模仿诊疗过程，但发展至上世纪九十年代中后期，由于大系统医学人工智能是一门复杂的交叉学科，对人才的复合技能要求非常高，特别是数学建模技能对于一些医学科研工作来说很难，从而使得医学人工智能的发展较为缓慢，目前即便进入了21世纪，医学人工智能系统较上个世纪90年代的整体进步并不明显。

但是，随着大数据的普及应用，整个医学人工智能系统向前飞跃的趋势越来越明显。近几年IBM公司推出的Watson系统在肿瘤领域的应用，似乎给人工智能在医学界的布局带来了新的希望。

Watson系统“听”得懂人类语言，可以通过病人的病征、病史，通过使用人工智能技术、对自然语言的处理和分析技术，凭借从各个渠道搜集到的信息和数据，迅速给出诊断提示和治疗意见。

特别是Watson肿瘤解决方案，能够汲取网络上的海量信息，包括300多份医学期刊、200余种教科书以及近1500万页的文字内容，就药物选择及用药方案方面提供建议。同时，IBM Watson还吸收了美国国立综合癌症网络（NCCN）发布的临床指南。但是，不能盲目乐观估计它的价值，对于IBM Watson系统而言，目前的整体定位仍然是医生助手，而非试图取代医生。

对于整个人工智能系统，不仅仅局限于医学领域，需要解决的问题主要集中在如下几个方面：

第一：如何有效的进行深度学习，人的思维功能主要是依赖于学习所得，而后天的文化和环境决定了一个人的思想和能力。换句话而言，学习的机制人人相同，但是学习的内容决定了人的思维。

第二：医生和计算机看病都是猜，但人在猜的时候不仅靠知识和既往的记忆，还要靠对人性，对文化，对患者感情种种方面的把握。简单通俗地讲，经验这种东西无法量化，目前的机器还无法像人一样去熟练的运用经验去解决问题。

这里笔者从网上摘录了协和著名医学家张孝骞教授生前一个故事：

有一次，一个发热的病人诊断不清楚，协和全院大讨论，张老先生说，我觉得像结核。其他人都不赞成，那时候病人已经按结核治过，没用。张老先生坚持说，我觉得像。

那时他已经是协和医院大内科主任，一言九鼎。遂按结核治，按道理结核半月治疗后应该明显好转。半月后，果然没用。再次大讨论，张老先生说，我觉得像结核。其他人继续反对说明明没用，老先生则继续坚持，我觉得像。争论半天，大家还是扛不过他。继续按结核治。

一个月后，患者烧退了，再也没有发热。大家佩服地去请教。老先生说，50年前我曾经治过一个结核的病人，我感觉和他很像，然后翻出小本子给别人看。大家遂心服口服。像这种没法量化的东西却又体现出无数细节的经验，目前的人工智能还远远无法达到学会的程度。

第三：医疗神剧《豪斯医生》中有句名言—“Everybody lies”。很多患者就诊过程中会隐瞒或者臆造病史，所以一个好的医生会察言观色，注意识别患者的谎言或者获取遗漏的病史资料，而目前人工智能系统很难做到去甄别患者提供病情的真伪。

在很长的一段时间内，临床医生的地位不可能被机器人或人工智能所撼动。但是“高科技”在临床的应用将大大助力医生的工作。

然而，以大数据为基础的精准医疗时代，可以预见人工智能在医疗领域会取得更加迅猛的发展，但能否在未来实现“Master”对围棋人类棋手的“碾压级”优势，仍不得而知。