8月30日－9月1日，2018中国（上海）国际人工智能展览会暨OFweek（第二届）国际人工智能产业大会在上海成功举办。
参加本次大会的嘉宾不仅有来自各大AI行业的标杆型企业领袖，还有在工学、医学等学术界享有盛名的专家教授前来分享学术观点，为来宾指点迷津，提供宝贵意见和建议。
人工智能在医疗影像领域的潜力有目共睹，但那些宣称AI能战胜医生的标语到底是夸大其实，还是有理有据呢？人工智能医疗影像落地到底有多难？
8月31日，在本次大会分论坛----AI＋医疗专场上，上海中医药大学附属曙光医院放射科主任，影像教研室主任詹松华为大家带来了主题为“医学影像人工智能临床的困难与挑战”的精彩演讲，站在医生的角度，为人工智能走进医院，服务于医疗的发展方向和方案作出了分析和观点分享。
以下为詹松华主任的现场演讲内容，OFweek医疗科技网仅作了不改变原意的整理和编辑。
其实我不研究人工智能，我是一个放射科临床医生。现在大家都觉得人工智能不得了，其实并不是。我认为AI要应用到医院还差得很远很远，这是一个很重要的事情。
现在很多人都在讲，人工智能今后要替代放射科医生，但放射科医生做的可不是一般的事情，不论是做诊断，还是医疗咨询都是需要非常小心谨慎的。我认为AI取代放射科医生目前是不可能的，还需要很多努力，要走很长的路。所以我今天讲的就是医学影像人工智能应用的困难与挑战。
现在是AI投入很多，但AI想取代放射科医生还差得远。为什么呢？有人说医生做不了大领导，因为医生太讲实事求是。病人在你面前，你说他是肺癌，马上开刀开出来，验证给你看是不是肺癌，没有一个医生会乱说话。当有些媒体为了噱头开始乱讲时，我们就知道你们和我们之间的差别很大。所以我要讲四个方面的问题，提供给大家参考。
第一部分：影像医学学科特点和中国现状
首先要搞清楚，放射科包括两部分，一是医师，一是扫描技师。医师是影像医学和核医学毕业的专业医师，而技师来自影像系。医师和技师是两个不同的职位。我是临床医学系毕业的，在临床工作过，也上手术台开刀，但我不是做扫描的，扫描不是我做的事。所以放射科医生做诊断是要临床技术的，这与扫描技师的工作大不相同。
放射科医生是医生中的医师，所有的外科医生内科医生在手术之前都会请教放射科医师。放射科医生的工作不仅是发现病变，定位病变，定性诊断等等。在很多情况之下，放射科医师都需要寻问病人病史，不问病史就会导致误诊。并且在疾病诊断时还会常常出现同病异影，异病同影等情况，这都是不能随便判断的。放射科医生诊断最重要的一点就是要跟临床相结合，一个肺结节可以是炎症、结核，也可以是肿瘤。肿瘤才是诊断，结节并不是诊断。
第二部分：人工智能在影像医学领域应用的定位问题
人工智能在做病变测定方面比人更好，这个我也承认。是的，我觉得应该要这样去做。但是更重要的是发现病变特点，然后区别正常与异常，最后交由放射科医生来做诊断，到底是炎症还是肿瘤？不能说发现一个结节就是诊断，结节只是一种症状。从症状走向诊断需要人力过程，需要经验去判断。
并且发现肺结节在医疗上是最简单的一种。为什么呢，因为肺结节的密度和肺泡的密度差别六百以上，很容易就被发现。这可能是计算机最容易做的事情。但是换到胰腺、肝脏就并非那么容易了？同时结节还有很多种，如甲状腺结节、乳腺结节等等，所以说还差得远。
临床很复杂，不要认为仅仅发现了肺结节就可以代替放射科医生。打个比方，1245＊1245几乎没有人能立马给出答案，但是计算器在0．001秒内就能出答案，难道说人不如计算器吗？在某一个方面的功能例如记忆能力，当然计算机强于人们。但某一方面的优势并不能代表能够整个代替放射科医生。因为放射科医生是一个整体的，是靠所有的信息来判断的有机体，在某一方面功能很强大的机器只能说帮助医生去做。
并且在医学领域，是没有终极目标没有统一标准的。并不是说病治好了医生才是有功劳的，无论治疗结果好坏，医生都是尽力的，这是不同于数学求解的概念。同时疾病的可能性也是复杂多变的，不是1＋1＝2那种既定不变的理论，医学是一种可能性的艺术。这是一种可能性的问题，而不是绝对的事情。例如阑尾炎，通常说半小时就解决了，但这也是不一定的。我实习的时候曾遇到主任上去开了三个小时没退下来。工科常说没有做不到，只有想不到，在医学是完全不一样的。
人工智能在发现病变方面肯定是大有作为的，但是代替医生来处理，很难。
第三部分：人工智能医疗的发展建议
我是医生，在人工智能方面我是不懂的，但决定人工智能机器能否应用到医院，我就是评判者。
所以你们要搞清楚临床需求是什么？要搞清楚医生需要解决什么问题。在此我讲一个例子，如果人工智能机器发现了三毫米的结节，而我没发现，你们是不是觉得AI比人强。这时我就要反问一句了，发现一个两三毫米的结节有意义吗？没有意义并且还麻烦，因为这反而会影响病人的情绪和心态。并且所有的放射科医生都会告诉你，3毫米结节不用处理。因为就算是肿瘤，不论是三毫米还是八毫米，手术愈后都是一模一样的。
第二就是解决假阴性问题，这个很重要。我认为假阴性一定要被消灭掉。有的AI公司跟我讲，他的诊断率很高，能达到95％，然后我问他还有5％怎么办，他说你们医生核对一下就好了。我说那这一百个片子我都要从头看到尾了，这样你们人工智能帮我干了什么？然后他说可以提高到1％以下的漏诊率，难道你们医生诊断1％的漏诊都没有吗？我说没有的。为什么？我讲个比方，如果医院一天要做800个CT，1％的漏诊率就是一天八个漏诊，一个月要多少？几百个？如果一个月有一百多个病人来跟医院吵，医院就不用开了。所以95％准确率是绝对不行的，99％都不行。
所以我认为假阴性很重要，要解决掉假阴性问题。人工智能说阴性就是阴性，那么对医生来讲才是省时省力的。而不是说存在5％的漏诊需要医生将所有片子都重审一遍。当然如果人工智能发现是病变，医生拿过来重看是应该的。
还有不要总是在结节这个问题上研究，要搞点别的。比如说放射科其他比较简单的问题：骨折，胸水等。现在搞肺结节软件有太多了，还没有多大用。其实最简单的事情，就是去帮助医生。首先你要到医院中去，去临床看看，医生到底需要什么样的帮助。AI软件要提供方便，提高效率，方便医生更加全面地探讨病变，并指出医生可能会忽略的点。AI技术，用户是我们，但消费者是病人，这个跟一般的消费关系不一样，医生病人两者都要兼顾。
另外，医学还有一个伦理、人文关怀等其他各方面的问题。我打个比方，医学是服务性行业，服务于大众的健康。随着高科技的发展，种田的农民会越来越少，但餐饮服务业却不会少，只会越来越多。这个概念要搞清楚。类似的，你们制造出的人工智能机器能够在医院中完成扫描做图的工作，可能这方面的人力会逐渐被替代，但医生是很难被替代的。因为医生是个人，很多的时候是要跟病人打交道的，这是有关人文的事情，是机器无法完成的。
第四部分：人工智能医疗的发展方向
当然人工智能是有用武之地的，机器可以做到发现病变，但现在人工智能医疗的发展方向应该是帮助医生，减少医生的负担，而不是说要代替医生。你要帮助医生的时候，医生视你们是朋友。当你说要代替医生的时候，医生就把你当成敌人了。
我认为在更好地显示病变，减少漏诊方面，AI是大有用武之地的。但要知道分析病变性质和医生的诊断之间还有很大的距离要走。一个肺结节的CT值是多少？边缘是怎么样的？立体形态是什么样子？所有这些信息机器很容易获取，然后告诉医生，医生根据这些信息来判断到底是癌症还是结核。所有诊断都需要医生来做，而AI能做的是发现征象。
并且转变大众的观念需要时间，科学的问题不能超越事实，特别是医学。医生最不待见的就是浮夸宣传，因为医生从来不会乱讲，务实和努力才是基础。
最后我讲一下题外话，好多宣传里面讲到AI是来解决看病贵看病难问题，这个我觉得不太合适。为什么呢？难道现在贵了吗？难了吗？你去美国、欧洲，英国等国外看病才是又难又贵。我近期看到一篇推文，说国外一个人去看痔疮，折腾了一个礼拜自己好了，医生也没看。还有个人看病，花了1万多美金，但是医生啥都没干。在国内看病实际上是很容易了，你现在到曙光医院去挂号还可以挂到。你在美国试试看，根本不可能的事情。
任何一件商品，或者服务，如果贵了就说明有利润。价格高和价格贵是两个不同的概念，贵就是有利润，难就证明有市场，买不到就有市场。所以看病难看病贵这事情本来就不存在，是一个伪命题。所以不要奢望用AI去解决看病贵看病难的问题。
其次发展AI方向是对的，但需要更多的科研投入，需要将医师和工程师很好地整合起来。有些公司说投资50万去做AI，我觉得这是没用的，50万能干什么？我说你请我试试看。年薪没有100万，是不可能的事情，医生很贵的，国外的医生也是一样的。要想做好AI＋医疗，就必须要请医生，然后与患者打交道的事情就得交给医生，因为你没有能力处理这个问题。很多的时候病人是需要安慰倾听照顾的，这些都是人文，所以不要想着能代替医生。
在当今这个时代背景之下，与人打交道的职业一定会越来越兴旺。我们医生是与人打交道的，所以我放心，医生不可能失业，AI也不可能代替医生。我今天讲的内容就是这些，可能不一定都对，不好意思，讲得不对的请指正，谢谢。