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第183章 我真的很担心你

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“诊疗的速度达到了人类医生的数百倍?”主持人虽然与谷歌关系紧密,但这种具体的数字却也是事前没有知晓的。

他此时的惊讶完全不是伪装。

美国的医疗制度不比华国,保险或者其他策略稍有不慎,很容易就钱包伤筋动骨,被人吃干抹净。

留学生在欧美出了事情,昏过去之前大喊一声“不要帮我叫救护车!!”的大有人在,不是不把自己的命当回事,而是救护车一出动,是真的太特么贵了。

比如加州这里,救护车私营,出车一次小几千美金非常正常。

如果没有特别的严重病症,一般一千美金左右。

低血糖往路上一倒,救护车鸣笛过来,咔咔咔收你小一万元。

学生哪里受得了这个?

在这种体系当中,资深医师的诊疗费用可想而知,资深的医生数量也极其极少,供不应求。

“那请问,这种协助诊疗的智能,诊断能力如何,能否和资深医师相比呢?”

人工智能来诊疗,速度虽快,但看病看的是自己性命,光是快可不够。

没人愿意拿自己的小命开玩笑。

“实话实说,目前距离最为资深的二十年老医生还有一点差距,但在不少数据比较充分的任务上,已经超过了普通医生的准确率不少了。”

其实孟繁岐的这些方法,技术上已经足以和多年行医的老专家相比拟了,不过现阶段,医疗的数据上还是有很大的缺失。

毕竟海量的优质数据是一切人工智能的基石。

若不是谷歌已经提前许久布局了这个方向,和诸多医院提前达成了合作,即便是目前这些成果也不是那么容易做出来的。

“许多普通人可能不了解,医疗影像的分析和解读是非常专业的一项技能。不只是普通的CT图,X光图,还有更为复杂的病理分析和筛查,不同的医生所能分析的医疗影像是比较有限的。

“在相对不那么发达的地区,小几十万人口里只能找到的一两个看得懂病理图的医生,可想而知,专业医疗图像分析能力有多么稀缺。”

“假如病人罹患癌症,或者其他肿瘤,就需要对患病的组织部分切片分析。病理医生要把患者的那一点病理切片再切成二三十片,然后仔细观察其中哪些部分是病变的,是什么样的病变,不同类型病变的百分比又各是多少,这个过程极耗时间。”

“当然了,医生还有很多其他工作,不会把所有的时间都花在分析影像上面。因此最终起到的作用,不会有数百倍这么夸张。”

“但使用这种智能来做判断,是否会有伦理和道德上的问题?”虽然算是半个自己人,但该问的问题还是要问:“医疗诊断是关乎人类性命的大事,在许多场合中的误判会是相当严重的医疗事故,人工智能能够承担这样的责任吗?”

这种人人在思索医疗智能应用的时候都会想到的问题,倘若不提及,就显得太做作了一点。

“像医疗和自动驾驶方向,不可避免都会有这样责任问题。坦白的说,人工智能无法承担这样的责任,作为技术的创作者,我也没有那个能力承担相应的责任。”

孟繁岐笑着说:“我的代码公开出去,可能几天的时间就可以做出百万千万次的诊断,随便有一两次出问题,就足够要了我的命了。在类似的领域,人工智能目前只能起到辅助判断的作用,最终还是需要医生综合判断把关一下。”

“所以我说,这次对医疗图像的辅助分析和诊断只是医疗智能1.0,虽然诊断的速度看上去提高了上百倍,但我个人觉得这方面的机会还是有不小的局限性的。”

听了这话,主持人有些惊讶,孟繁岐这话说得也太谦逊了一点。

虽然是实话不错,但一般来说,他见到的人,接触的人,哪一个不是一通胡吹。

别说是想让他们如实陈述自己的不足之处了,光是让他们别胡乱吹牛,至少保证自己说出口的话是真的,也不是什么容易的事情。

聊到这里,主持人心中这才真正对孟繁岐有了发自内心的敬佩。

技术方面他懂得有限,虽然知道孟繁岐的厉害,却难以量化。

可身在传媒领域,他可太清楚这种真诚的交流是多么难得的一件事了。

处于维护的心理,他连忙为孟繁岐找补,“这种技术产品,主要意义在于提升了医生的工作效率,即便只是将医生一天的诊断数量从100提升为150,200。都已经是非常了不起的成果了。”

“不管是我提出的图像诊断办法,还是霍尔姆斯小姐提出的血液诊断办法,终究只是表面文章。倘若真的诊断出了重症难题,其实仍旧是束手无策罢了。”

???

主持人的头上出现了三个问号。

这话是什么意思,难不成你还想搞个智能直接给病人治疗?

看出了主持人的不解,孟繁岐直接解释道:“相比血液诊疗这种检测手段,人工智能的应用范围要广阔太多。它更大的价值在于协助药物研发和基因分析,在这些任务中,医疗智能能够取代的部分更多,可以节约的时间也就更多。”

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