近几年，“人工智能（即AI）”火了。从超声图像诊断人工智能挑战影像医生，再到乳腺癌诊断AI对决病理专家等，随着技术成熟，人工智能开始辐射到更多医疗领域。
此时，你可能会问，这种AI检查会靠谱吗？AI诊断测试正确率达95%，这个应该是很高的比例了。
甚至AI在某些领域，可能比人做得更好。医院院方与AI开发团队达成正式合作协议，AI开始系统“学习”医院近10年来接诊的、数万余神经系统疾病患者病历，特别是对脑膜瘤、垂体瘤、胶质瘤等常见病的图像识别。测试的数据显示AI“拜师”不过半年多，如今它在一些神经系统常见病的诊断上已游刃有余，在部分脑瘤的影像诊断上，准确率达到90%以上，相当于高级职称医师的水平。AI诊断系统高度依赖数据真实性和数据质量，而医院的脑血管病数据库是我国目前最有价值的医学数据库之一。
AI不仅帮医生卸下工作负担，而且效率高。以医疗影像方面为例，国内医疗影像数据量每年增长超过30%，但放射科医生数量年增长仅为4.3%，人员的增长速度远远跟不上实际需要，供不应求的矛盾愈演愈烈。多数患者一定有这样的经验，去医院初诊，最常听到的一句话一定是“拍张片子看看”，医院影像设备的大规模引入，能为患者“拍片子”和“看片子”的医生之间的缺口逐年增大。AI诊断系统至少可以替代医生20%的工作时间。医生对于每个来就诊者，要花半个小时才能完成的分析，AI诊断系统的效率会高一点，它可能2分钟就完成了。专家认为，期待AI诊断系统能迅速发展、成熟，这样不仅能让二三线城市患者，乃至乡村患者，也可以享受到高水平的普惠医疗。
例如抽血检查，AI会标记出所有的检查过程，比如显微镜中的图片、病变区域、AI判断的结论等等，进而交给专业医护人员做最终的审核。即AI花费1分钟给出判断，专业医护人员花费1分钟给出审核，如果没问题就直接给患者结果（大部分情况下AI给出的结论是靠谱的，所以会节省下大量的时间）。从以上案例可以看出，本来一个医护人员检查一个血液样本需要20分钟，现在有Al设备的帮助，2分钟就能得出结论了，大大缩短了对医护人员的需求量。但是，需要说明的是，不要以为AI诊断系统就能够代替医生的工作了，最终给结论的还是专业的医护人员，而非AI.与其说AI做了检测，不如说是AI辅助了医护人员更快更好地做了检测。
人工智能在医疗领域的应用有着浩瀚的发展空间，期待未来能窥见更加广阔的新天地。
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