最近在一次关于人工智能和机器人的小型会议上，我进行了题为“人工智能的临床应用离我们有多远”的发言，主要谈了以下几个问题：
人工智能会取代临床医生吗？
人工智能会如何取代医生？
如何识别假的人工智能公司？
人工智能需要多久才能进入临床？
在演讲时，我举了很多人工智能在疾病的识别和判断中完胜人类的例子，其中就包括人工智能在诊断皮肤病方面能力超过皮肤科医生的真实案例。
“AI再登Nature封面：诊断皮肤癌，准确度堪比专家”
斯坦福大学的研究人员采用深度学习神经网络，通过大量训练发展出模式识别的AI，使计算机学会分析图片并诊断疾病。
训练计算机的数据库由129,450张皮肤病变图片和对应的文字描述组成，涵盖了2032种皮肤病。而诊断的“参考答案”则由皮肤病专家提供，他们依靠的是非侵入性图像分析和组织活检。
之后，计算机迎来了“毕业考试”。研究者向受训的计算机和21名资深的皮肤科医生分别提供了一批训练数据集中没有出现过的皮肤病变图片，这些图片都由组织活检确定了对应的病症。诊断比赛的结果是这个神经网络的表现比大部分参加研究的皮肤科医生都要好。
不服气的人类做了第二项测试，这次他们比较的是恶性黑色素瘤与良性的痣。前者是最具杀伤力的皮肤癌。但在这场比试中，人类同样败下阵来。
会议之后，有新媒体将我讲课的内容加以整理，写了题为“99%的皮肤科医生或将被淘汰！”的文章。此文一出，引起了一些皮肤科医生的不满：
大家可能对我演讲的内容有些误解，在这篇引起皮肤科医生不满的文章中也提到了我对人工智能在临床应用的基本观点：人工智能彻底替代医生是不可能的，也不可能取代绝大多数医生，但取代一部分医生的概率是比较大的。
其实，在说这话的时候我还是比较客气的，在不久的将来，大多数的低于平均水平的医生是可以被人工智能所取代的，诊断是如此，提供合理的治疗方案也是如此。
也就是说“99%的低于平均水平的皮肤科医生或将被淘汰”，大家误以为我说的是所有皮肤科医生中的99%会被淘汰。
对于人工智能在临床应用的潜力，很多人还没有意识到。
在李开复刚出版的新书“人工智能”中，说到：“中国有一批AI创业公司正在研究人脸识别，这类技术已能批量识别20-30万张人脸……。医疗检测中的某些涉及影像识别的岗位很快也会被AI技术所取代，但那仅仅是医疗专业的一小部分。”
人脸识别技术连同卵双胎这种长得非常像的姐妹或兄弟都能很好的区别开来，识别皮肤病的图片也就不像我们认为的那么复杂了。
虽然人工智能目前在临床上的应用范围还比较小，但是已经显示出了非常大的潜力，将来会对我们的临床实践带来革命性的改变。
从现阶段来看，人工智能已经可以帮助我们在以下几个方面改善现有的临床医疗行为了。
首先，人工智能可以帮助医生大大提高工作效率，让一个医生可以干以前需要10-20个医生才能完成的工作。
其次，人工智能可以帮助我们大大降低诊断错误的概率，人工智能的专家系统通过图片和文献的学习，可以给出更加准确的诊断，大大降低出错的概率。
第三，通过不断地学习和完善，人工智能系统可以变得比绝大多数专家都要聪明，大大提高诊断的准确率。
人工智能的时代已经到来，我们该醒醒了，不然真的会被淘汰的。
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