小王最近跟我说在医院体检，听到体检医生说：“这个片子，我们也会用AI辅助再看一下。”这话一出口，作为医学生的她心里百感交集：AI看CT、X光片，是不是比医生还准？再过几年，AI会不会取代她们医生的职业？

欸，其实大家这种想法，真的是误会了。从目前的情况来看，AI确实能帮上医生的忙，但要说它比医生更准、能替代医生，还差得远。

今天就用最通俗的话，跟大家把这件事说透——对医疗AI，不用把它捧上天，也别把它当摆设，客观看待它的作用，才是最实在的。

 

先搞懂：AI所谓的“看片子”，到底是看啥？

首先所谓AI “看片子”并不是让AI去看小伙伴们喜欢看的电影影视剧等片子，而是使用医疗图像类人工智能模型看X光、CT、超声、核磁共振（MRI）这些医学影像，跟医生对着片子找问题是一个道理，但现如今看医学影像所使用的AI“本事”，其实很单一。

简单说，AI就像一个“记图高手”——它被成千上万张经过经验丰富的医师标注的影像图训练过，能快速认出图里的特定图案，要是把任务卡得明明白白，比如让它只盯着CT片找典型肺癌小结节，或者只认X光片里的明显骨折，那经过海量训练的AI，准确率真能拉满，甚至比一些刚上岗、经验不足的医生还稳^[1,2]。毕竟AI是个“铁打的打工人”，不喝水、不摸鱼、不分心，一天24小时就盯着一件事死磕，出错自然少，这就像让一个人只练一道菜，练个千八百遍，肯定比啥菜都做的大厨做得更标准。

 

为什么会出现“AI比医生准”的说法？

这说法能火，媒体得占一半“功劳”——为了吸睛，报道总爱捡劲爆的话说，张口就是“AI诊断准确率超专家”“AI看片比医生还牛”，但绝口不提背后的“小前提”：比如只针对某一种病、某一类人群，甚至只用某一台机器拍的片子，相当于让AI和医生比“它最擅长的题”，赢了也没啥可骄傲的，就像让短跑冠军和长跑运动员比100米，赢了也不能说短跑冠军比长跑运动员更厉害呀。

 

AI“准”不等于“什么都能做”

很多人不知道，AI它有明确的“边界感”，它就是个“偏科怪才”，只在自己熟悉的领域横，换个场景就立马“掉链子”，

举几个大家能听懂的例子，就明白了：

1. 换了设备，AI就“脸盲”了！要是AI是用A医院某台机器拍的片子训练的，换到B医院、用另一台机器拍，它的准确率可能就直线下降，说白了就是“认生”，用专业的话语来说就是AI模型泛化能力不行^[3]。
2. 复杂病例，AI就“卡壳”了！对于那些典型、清晰的病灶，比如明显的骨折、大面积肺炎，AI能秒识别；但要是病灶特别小、边界模糊，或者病人一身毛病，片子上的情况乱成一团，再或者遇到AI没见过的“新病例”，它就彻底懵圈了^{[2, 3]}。
3. AI冷血机器，不懂“人情世故”，更不懂人的“个体差异”！片子只是看病的一部分，同样一个小结节，年轻人偶然发现，可能就是个良性的“小疙瘩”，定期复查就行；但如果是长期吸烟的老年人，医生就得高度警惕，可能还要进一步检查。^{[2, 3]}

 

医生看片子，不只是“找异常”，在现阶段医生仍然不可替代

很多人以为影像判读就是“看图找问题”，事实上并非如此。医生在分析医学影像时，往往需要综合考虑多方面信息，也就是说，医生看片子时，脑子里想的事情特别多：这个异常是什么？严不严重？和患者的症状、病史对不对得上？下一步该做什么检查？要不要治疗？怎么跟患者解释，才能让他听懂、不害怕？

话说回来AI确实是个靠谱的“小助手”，能帮医生省力气、提效率^[2]，但要说“比医生准”，就有点夸大其词了——毕竟看病不是简单的“找不同”，还要懂人情、察差异、做判断，这一点，AI再厉害，也比不过有温度、有经验的医生呀。

 

普通人该怎么看待AI看医疗片子？记住2点就够了

第一，不用排斥，也不用神化。AI技术的发展，确实能帮我们提高看病效率，让医生能更快、更准地发现问题，对我们患者来说，是好事。

第二，别把AI当“万能确诊机”。现如今包括医疗类AI技术都是辅助技术，不能单独对患者负责，最后的结果都需要专业的医生下判断。

 

温馨提示

拿到影像检查报告后，如对结果存在疑问，应结合自身症状、病史和医生建议综合判断，不建议仅凭网上的信息，或者包括使用AI去判断，就自行下结论。必要时，应到正规医疗机构进一步咨询专业医生。

 

 

参考文献

[1] 郭乔楠,吕杨帆.研精覃思，见微知著——人工智能开启精准病理诊断新时代[J].陆军军医大学学报, 2022,44(01):60-63.DOI:10.16016/j.1000-5404.202112055.

[2] John C. Gore. Artificial intelligence in medical imaging[J]. Magnetic Resonance Imaging, 2020, 68:A1-A4. https://doi.org/10.1016/j.mri.2019.12.006.

[3]姚琼,王觅也,师庆科,等.深度学习在现代医疗领域中的应用[J].计算机系统应用, 2022,31(04):33-46.DOI:10.15888/j.cnki.csa.008411.

本文作者为金银潭医院科教科邓野、金银潭医院功能科主任屈亚莉和放射科主任樊艳青。