學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)的人看到這個題目可能會不高興了，這是什么邏輯，醫(yī)生這個職業(yè)已經(jīng)千百年了，怎么會大規(guī)模的失業(yè)呢？難道人們都不生病了么？

也許像是牙醫(yī)，外科手術(shù)等領(lǐng)域的醫(yī)生還會存在，但是，筆者斗膽判斷：今天醫(yī)院里門診看病的那些醫(yī)生不出30年基本將不復(fù)存在。

要想知道其中的原因，先要說一下最近兩天正被大家關(guān)注的柯潔大戰(zhàn)AlphaGo?？聺嵤侵袊敿壍木哦螄迤迨郑澜缗琶谝?；AlphaGo是谷歌公司的圍棋人工智能（AI）程序。兩者在2017年5月23日到27日在中國烏鎮(zhèn)舉辦三番棋圍棋大戰(zhàn)。第一局，AlphaGo以1/4子微弱優(yōu)勢獲勝，接下來將舉辦第二場，第三場。我預(yù)言，AlphaGo將3：0完勝柯潔。

AlphaGo程序向我們展示了人工智能的未來。AlphaGo不僅僅可以學(xué)習(xí)迄今為止人類所有有記錄的棋譜，“它”還可以通過自己與自己下棋，不斷地進(jìn)行自我進(jìn)化。昨天（本文寫于2017年5月24日）晚上AlphaGo和柯潔下完棋后，“它”又對這盤棋進(jìn)行了自行的復(fù)盤，然后演繹了數(shù)千萬種可能的下法，當(dāng)明天AlphaGo和柯潔再次下棋的時候，那個時候的AlphaGo已經(jīng)不是昨天的AlphaGo了，“它”已經(jīng)又進(jìn)化了一大步了！以前我們說日新月異，但是對于AlphaGo來說，已經(jīng)是“秒新分異”了。

讓我們回頭看一看今天醫(yī)生的主要工作是什么。當(dāng)我們生病了，去醫(yī)院看病的時候，我們會向醫(yī)生闡述我們的病情；然后醫(yī)生會讓我們做各種檢查，比如化驗血液，化驗大便，X透視，CT，核磁掃描等；接下來醫(yī)生根據(jù)檢查結(jié)果和病人的病情陳述結(jié)合自己的知識和經(jīng)驗給出診斷的方案；最后，病人按照給定的治療方案進(jìn)行治病。

上面這個過程，最核心的環(huán)節(jié)在于診斷方案的給出。診斷方案取決于醫(yī)生水平的高低。醫(yī)生水平的高低取決于他所掌握的知識和過往醫(yī)療的經(jīng)驗。如果人工智能能夠通過不斷的學(xué)習(xí)和眾多醫(yī)療案例的積累，是不是應(yīng)該可以給出比現(xiàn)有的醫(yī)生更好的診斷方案呢？

只要有足夠好的人工智能算法，人工智能就可以對海量醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以對的各種診斷案例進(jìn)行分析。人工智能在讀取化驗結(jié)果或者各種醫(yī)療影像資料的時候，也會比人類更加準(zhǔn)確。如果人工智能再與可穿戴設(shè)備相結(jié)合，實時掌握人體各種健康數(shù)據(jù)，比如血壓，體溫，心律，血糖等，“它”就可以結(jié)合各種數(shù)據(jù)與信息判斷某人的健康狀況。到了那時，人工智能完全有可能替代現(xiàn)有的醫(yī)生，做出相應(yīng)的診斷，這種診斷的準(zhǔn)確性比人類憑記憶和經(jīng)驗作出的要更加可靠。

實際上，如果說人工智能是一種新的生命體的話，那么這種生命體需要的空氣就是數(shù)據(jù)。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，每天數(shù)以萬計的診斷數(shù)據(jù)正在不斷的喂食這個可怕的生命體，“它”將不斷的強大，展現(xiàn)出人類所不能企及的智慧與能力。

人工智能治療疾病的案例已經(jīng)發(fā)生了。2016年的8月份，一位日本60歲的女性，被診斷患上了白血病。在經(jīng)歷各種療法后，對該女性病人效果都不明顯。就在她命懸一線的時候，東京大學(xué)醫(yī)學(xué)院利用了IMB人工智能程序“沃森”，比對了2000萬份研究論文，在十分鐘內(nèi)給出了診斷結(jié)果，并治愈了該名患者。“沃森”作為一個人工智能程序，在治療癌癥方面具有巨大的應(yīng)用前景。

當(dāng)更多的“沃森”走進(jìn)醫(yī)療領(lǐng)域的時候，社會對醫(yī)生數(shù)量的需求將大大減少。更多的求醫(yī)問診將在人工智能領(lǐng)域中展開。能夠“幸存”下來的醫(yī)生將從事更加高深的醫(yī)學(xué)前沿探索，或者是從事一些具體治療性的工作，如手術(shù)等。

這是人類進(jìn)步的使然，人工智能帶來的變革不可逆轉(zhuǎn)。面對這即將發(fā)生的一切，你是否已經(jīng)做好了準(zhǔn)備？

駱欣慶

丁酉年孟夏 于北京二外