最近，一项利用人工智能技术诊断儿科疾病的科研成果公布。用纳入系统的55种常见儿科疾病和部分危急重症作测试，该人工智能系统诊断准确率超过了一般年轻医生。目前，系统已经在急诊分诊、门诊中临床应用，对一些凶险的、有可能威胁生命的重大疾病、罕见病，同样可以辅助医生诊断。(2月14日 《人民日报》)

值得一提的是，该临床智能诊断研究成果中的“人机对战”并非子虚乌有。研究人员确实将人工智能与儿科医生拿到台面上，分组来“比试”一番，人工智能在呼吸系统疾病普遍高于85%、普通系统性疾病高于90%的诊断准确率，确实让人惊叹。人工智能平均得分高于低年资医生，接近高年资医生，这一结果虽有意外，却又似乎是情理之中，同时也会引发人们的疑问：医生是否会被人工智能替代？

人工智能深度学习后，在某些方面超越人类并不奇怪。人工智能通过建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。在这个过程中，人工智能将数以百万计的病历、医学知识等庞大的数据量进行“学习”，形成病种库，建立诊断模型，进而完成对病历的识别和诊断。相比人工智能，人类医生的“成长”速度显然要慢得多，需要经历高校的基础学习，还要有长期的从业经验，才能不断提高诊断准确率，没有任何“捷径”可走。

在判断人工智能是否能够替代医生这一点上，并不能仅仅通过比较诊断准确率和时间成本来下结论。诚然，人工智能在形成了巨大的数据库后，能够媲美高年资医生，在时间成本和经济成本上，也要比培养一名年轻医生要更有优势，但是，仍不能忽视人工智能成长背后，来自“人”的作用。一方面，儿童病情诊断不易于成人，在儿童不能有效表达症状时，需要来自医生的有效判断，进而形成病历，再进行确诊和治疗；另一方面，面对可能变化的病情和新的病种，例如流行性疾病，人工智能在实际操作上还不能具备真实医生的判断力，后续的数据更新和学习依旧要靠人来完成。

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