未來我們生活中將會有80%的工作會被AI取代，而作為我們生活中重要的組成部分的醫療，自然成為了焦點。從各巨頭們紛紛入局智能醫療來看，醫療已經成為人工智能發展道路上的重要跳板。而AI與醫療來說最大的優勢在于具有極強的數據信息抓取能力，可以從數據中獲取有用的醫療見解，甚至遠遠超過了人類本身的見解。那么作為醫療中最基礎的放射科，自然成為了AI入主醫療的基礎。

那么，AI何時取代放射科醫生也就成為了行業內討論的焦點問題

前不久，就在百度前高管吳恩達在帶領的斯坦福研究人員開發了一個新的機器學習模型，通過心電圖來判斷患者是否心律不齊，其效果甚至已經超過了人類專家后，引來了放射科醫生的恐慌，擔心自己的飯碗還有多久被取代，是否需要需找新的職業。

放射科作為醫療中以檢查、診斷、治療于一體的重要輔助檢查科室，在臨床中許多疾病都必須通過放射科設備檢查達到明確的診斷。這樣一個重要的環節，如果能夠用AI替代，不僅能夠加快診斷的速度還可以減少人為帶來的誤診率。雖然智能醫療有眾多的好處，但是以目前的技術來看，智能醫療還處于剛剛萌芽階段，項目還不夠成熟。

對于AI在醫療上的應用，其實就是利用大量的數據來武裝人類，表面上可以提高人類的智能水平，但只能在短期內有所成效，也就是數十年的時間。

我們不妨縱觀每一個新科技的出現，都不是說一開始就能夠取代舊的東西的，都是有一個漫長的過度和沉淀，需要一個恰當的時機，既不能太早、也不能太晚。就以iPhone來說，1993年就已經發布了，但那時的芯片、屏幕、電池等等技術還沒有成熟，直到2007年成算是到位，因此我們也只能說iPhone的真正發布時間是2007年，相隔14年。

而深度學習技術也是，90 年代的數據、計算比較小，淺層算法效果更好。從 2007 開始，有了大數據做基礎，深度學習才取得了更好的效果。

那么作為放射科也是一樣，AI完全取代放射科醫生還需要一段時間，目前AI技術在醫療上還只處于識圖、僅提供一些數字的初級階段而已，而需要更深層次的應用，還需要很長的時間。

【陳劍鋒，科技自媒體人、專欄作者，專注科技、互聯網領域的發展。微信公眾號：陳劍鋒(QQ784580609)】