近几年人工智能的理论、技术和应用得到飞速发展，在棋牌竞技、语音识别、图像处理等领域，都展示出强大的能力，屡屡击败人类。即使在复杂多变的医疗领域，人工智能也展现出令人吃惊的水平，在多个病症的诊断准确性上超越人类资深医学专家。一时间，人工智能取代医生，机器人给人看病的时代已经到来等各种说法层出不穷、不绝于耳。尽管人工智能确实给医学诊疗带来新的曙光，但也常常听到不少医学领域的从业人员、研究者、管理者等对机器人看病中的开放病症、问诊描述、处方权、伦理道德、监管体系等问题的担忧和质疑，“人命关天的事，不能把“人”排除在外”，机器人给人看病的时代离我们还有很长的路要走。
　　正是在这样的背景下，CCF YOCSEF上海于2017年5月13日下午在复旦大学光华楼思源报告厅举办了题为“人工智能看病抓药，您信吗？”的专题论坛。此次论坛邀请著名的人工智能、医疗机器人的研究者，人工智能业界专家、中西医专家，医疗管理人员，共同探讨人工智能、机器人给医疗领域带来的挑战、机遇、变化与反思，碰撞出人工智能学术研究、医学诊疗和伦理道德等方面的新思考和新观点。其中，南京航空航天大学计算机科学与技术学院张道强教授，上海市中医文献馆馆长、上海市中医药科技情报研究所所长贾杨研究员，上海市第一人民医院医学影像专家、主任医师李康安教授和上海中山医疗科技发展公司总经理阴忆青先生四位担任主题发言嘉宾。此外，上海岳阳中西医结合医院副书记朱亮研究员，上海交通大学医学学院附属苏州九龙医院副院长张苏华教授，上海中医药大学、曙光医院中医内科主任李福凤教授，中国中医科学院中医药数据中心副主任李国正研究员，卫宁健康集团副总裁徐春华先生，上海瓦歌智能科技有限公司总经理王昊奋博士和博晓文化传媒（上海）有限公司CEO高博先生担任自由讨论嘉宾。本次论坛的主办方是CCF YOCSEF上海，协办单位为上海市数据科学重点实验室、中国中医药信息研究会中医药智库分会，赞助单位是上海道生医疗科技有限公司和上海浩聚医疗科技有限公司，独家视频合作方为IT大咖说。本次论坛的执行主席是CCF YOCSEF上海AC委员卢暾，学术秘书熊贇以及荣誉委员张文强。CCF YOCSEF上海主席彭鑫，副主席王昊奋、温蜜，学术秘书谭书华，AC委员孔祥勇、刘志刚，荣誉委员游录金，委员唐姗、李楠、王勇、蒋力、谢蛟等，以及复旦大学管理学院王有为教授等80余人参加了本次专题报告会。
　　论坛首先由CCF YOCSEF上海主席彭鑫致辞。他在致辞中提到CCF YOCSEF的主要活动形式有专题论坛、学术报告会和Club、社会公益活动等。其中，学术报告是把最新学术思想和技术动态向业界传播不同，本次活动是专题讨论，旨在针对IT业界和社会热点问题展开思辩和思想碰撞，向全社会发出CCF YOCSEF的声音。他表示今天的论坛邀请的嘉宾来自计算机学科、医药医疗和相关企业等不同的专业领域，希望借此专题论坛，大家可以进行充分地交流和讨论，并欢迎现场所有参与人员能够畅所欲言，甚至发表自己的犀利观点，发出争鸣和思辨的声音。
　　本次论坛的第一位主题发言嘉宾是南京航空航天大学计算机科学与技术学院张道强教授，他报告的题目是“智能读片－从CAD到深度学习”。他首先指出美国医学影像需求的增长远超放射科医师数量的增长，借助人工智能可有效弥补该缺口。中国也面临相似情况，但缺口略小于美国。同时，中国的特殊国情也使得跨平台的影像云有巨大市场需求。人工智能与影像学科息息相关，影像判读系统的发展对应人工智能技术的发展。而早期的CAD系统主要靠专家手工编写判定规则，存在不好用、耗时长，临床应用难度大等问题，从而未能得到很大推广。影像组学则是通过对医学影像对特征提取和分析，对患者预前和预后的诊断和治疗提供评估，即利用大数据挖掘等技术实现精准诊疗决策，提高患者的生存期。例如，深度神经网络能自动从原始图像中学习特征，实现端到端学习。另外，他指出传统的医生诊断的过程在医学教科书中传授了数十年，诊断从症状到病因严格的方法学被逐渐印在了几代医学生身上。而旨在研究放射科专家对大脑，以了解他们如何做出诊断的巴西研究人员的实验则表明，医生诊断的过程从整体上可作为一种模式来识别病变。最后，他列举了当前专家对于人工智能是否会取代医生的不同观点以及态度。

本次论坛的第二位主题发言嘉宾是上海市中医文献馆馆长、上海市中医药科技情报研究所所长贾杨研究员，他主题发言的题目是“中医智能诊疗辅助系统的现状与思考”。他首先阐述了中医理论的历史，认为中医的理论、哲学基础和基本观点与宇宙观有许多相似的地方，蕴含着中医理论的博大精深和源远流长。通过AlphaGo打败围棋九段李世石和Waterson认知医疗的两个例子，他指出人工智能的时代已经到来。此外，他通过中医专家系统和中医四诊研究的两个案例分析，指出智慧中医主要是基于大数据、互联网、物联网技术等开展中医智能诊治、养生保健、健康管理和智慧生活，他认为智慧中医的实现离不开物联网技术、云计算技术、VR技术和政府等多方位的全面支持，并且可以应用在电子病历、智能APP等多个领域。最后，他指出，未来的智慧中医可在个体生命周期的养生保健、治疗、康复连续服务和一体化健康管理等方面进行深度探索，从而实现中医可以推动人工智能发展以及人工智能可以辅助中医诊疗。

本次论坛的第三位主题发言嘉宾是上海市第一人民医院医学影像专家、主任医师李康安教授，他主题发言的题目是“人工智能在影像医学中的应用”。他首先通过展示医院中患者众多且看病难以及放射科医生每日工作量很大的现状解释为什么影像医学需要人工智能，他认为精准医疗离不开医学影像，而医学影像分析与处理是其关键，且贯穿于整个医疗过程。因此，准确的医学影像分析和处理有助于帮助医生制定准确的医疗方案，大大降低手术的风险。从传统的机器学习到如今的深度学习，人工智能在影像学诊断中的应用和发展越来越迅速，并已经达到很高的诊断准确率。最后，他介绍了NEBRA，认为机器人在某些方面确实比医生高超，但是在某些方面不如医生灵巧，人工智能在医学领域更多的是发挥辅助诊断的作用。最后，他总结了影像学医生的现状和机器人的优势。

本次论坛的第四位主题发言嘉宾是上海中山医疗科技发展公司总经理阴忆青先生，他主题发言的题目为“人工启迪智能”。他首先通过AlphaGo的例子，指出人工智能可以在某些领域显示其独特的优势。但是医疗领域相比其它学科在数据输入和定义等方面呈现出比较复杂的属性，真正通过人工智能将医疗中的现实信息进行提取和处理，还是比较困难的。另外，他认为医疗领域还可能会涉及到伦理道德界限等问题，人工智能要想在医疗方面开展大规模的应用势必会十分曲折。最后，他指出医学是一个不断快速更新的过程，而目前人工智能在医疗领域的应用尚处于学习的阶段，我们还有很长的路要走。

下半场的自由讨论环节，针对“人工智能看病抓药，您信吗”的观点，首先邀请了几位嘉宾发表自己的观点。贾杨研究员认为就当前的人工智能水平，应用于中医的看病抓药还远远不足；而从西医的角度来看，人工智能可能更容易实现，两者能更好的结合。张道强教授认为放射性科方面、在医学图像上可能会首先开展人工智能的使用。阴忆青总经理认为将人工智能推进到实际的医疗工作过程中，要小心谨慎对待这一新事物。李康安教授认为医学领域需求是有的，在未来应该会实现，但是目前的医学影像数据规模大、数据处理等工作繁琐，目前还很难推进。张苏华教授认为科技发展会改变我们的生活、工作方式，但是如果极端的认为人工智能会颠覆医疗、医生，这种观点让人很反感；几千年的就医方式不是几年就能颠覆的，但是确实一种是趋势。李福凤教授认为人工智能与中医的结合对中医的发展有重要意义，包括传承、标准化、推广、应用与发展。例如，望闻问切的标准化有利于中医在世界上的推广。李国正研究员认为，现阶段人工智能抓药看病不靠谱，因为在建模过程中，模型非常关注输入输出。人工智能的代表AlphaGo只是加快搜索空间，但是看病不同（不同组学），还有如机理、标准化等许多问题需要解决。徐春华副总裁认为在应用层的推广是较为现实的，因为确实存在大量需求。但是在研究层，还有待发展。王昊奋博士认为人工智能可以作为医生的外脑，进行一些辅助功能。虽然人工智能有智商，但是却缺乏情商，应该考虑更多的因素，如病人的心理、经济承受能力。高博先生则表达了对人工智能抓药看病的信任，他认为人本身就是一个系统，人类自身智能在未来可能不能满足自身，所以需要人工智能。
　　另外，通过“Hi现场”的参与互动，现场观众纷纷选择自己支持的观点，并进行现场投票，投票结果显示62.5％的观众对此持乐观态度。
　　接下来，发言嘉宾与在场听众一起围绕多个问题进行了热烈的讨论和思辨，其中形成的主要观点包括：

1.关于人工智能看病和人类医生看病有什么不同的问题
　　1）中医体检中，老人的健康管理包括体质辨识一项，其分为9种体质。这种类似的信息在中医，很难统一。现有的人工智能中医辅助诊断，不如医生自己来得快，相符率也不高。
　　2）现有中医接触到的人工智能，可能并不是我们所谓的真正的人工智能，都是比较老旧的方法（如：普通的计算算法、认知计算），没有真正的产业平台，所以草率地认为人工智能无用还过早。
　　3）目前，3D打印已经成功应用于口腔科，比传统的工厂建模要更方便。这一形式体现出了新技术与医疗的结合可行性，也算是证明了人工智能在医疗领域存在发展前景。
　　4）“同则不继”。中医为医疗体系提供了对于人的新维度，人工智能的应用如果可以实现，将推进中医标准化进程。
　　2.关于看病老百姓最关心的问题
　　1）我国现有医疗体制还有缺陷，所以不应该只是指望人工智能。
　　2）人工智能能够提供预诊，会加快医生的看病过程，一定程度上解决看病难问题。另外，对于疾病的早发现有所帮助，做到早发现早预防，减少不必要的开销。
　　3）和国外相比，国内看病买药并不贵。人们都愿意选择最好的医疗服务，所以才会产生“看病难、看病贵”的问题。
　　3.关于人工智能和医生诊断结果不同时，应该相信谁的问题
　　1）在医院中，不同医生产生歧义，会召开会议进行讨论，得到一个最妥协的结果。
　　2）病情是在不断变化的，所以不同时刻诊断结果不同，这种情况的存在是合理的。
　　3）AI其实就相当于对许多医生的诊断案例的学习。
　　4）AI看病并不只是深度学习（黑盒子），其实许多应用如IBM Waston医生提供了许多不同的诊断结果和详细过程，是可解释的。
　　4.关于人工智能是否能够改善医患关系的问题。
　　1）AI可以提高普通人的认识水平，让老百姓更理性。
　　2）AI让普通人和医生间的知识水平拉开，更自动化，这样才能避免产生冲突。
　　5.关于人工智能的发展会不会淘汰医生的问题
　　1）不会让医生淘汰，只是让医生的某些技能淘汰，但同时也会有新的技能出现，这时还是需要医生。
　　2）AI更多的是替代重复性工作，或是简单、传统的工作。
　　6.关于人工智能是否需要划分等级的问题
　　1）分级现象就不合理，应该叫分工诊疗，如果可以把医疗分解开的话，人工智能可能会在某一个领域表现优异。
　　2）人是无法复制的，而机器是可以复制的，所以不需要分级诊疗。
　　3）依据中国的现状，肯定会存在分级。分级指的不是好坏，而是结果的详细程度。等级高的人工智能可能会有更详细的诊治结果。
　　4）分级的过程可能会类似于手机的发展过程（iPhone 4到iPhone 7），按自身需求来。
　　7.关于“如果你是人工智能看病模式的推动者，你有什么好的建议或策略”的问题。
　　1）人工智能抓药看病的过程中，最重要的一点就是数据如何采集以及处理，所以做好这部分的工作很重要。例如增加一些疗效指标，便于更好地量化医疗结果。
　　2）特鲁多铭言：“有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰”。希望人工智能朝着这个方向发展。
　　3）在医疗领域开展人工智能的工作，相较于国外数据的封闭，国内的数据更好获取。但是虽然有大量数据，数据却都是无效的，如何把这些数据标准化，进行标记很重要，成本也很高。
　　4）目前许多三甲医院每天产生许多数据，但是都是垃圾数据。基于现有的数据想要挖出金矿很难。护士、医生、患者之间的交流也是治疗的一部分，这类细节都应该被人工智能所考虑到。
　　5）医学的人工智能帮我们实现一句话，吾日三省吾身，人可以给自己打一个量化记录。中医可以通过手机App每天反馈给用户多个维度的指标，类似BMI指数之类的，应该抓紧时间，从现在就开始。
　　8.关于“人工智能看病抓药，您认为还有多长的路要走”的问题。
　　1）“其实你可以更健康”，我们未来能不能最大程度上的将人工智能和医疗相挂钩，让人们更了解自己的健康。
　　2）人工智能帮助医生看病抓药是一个循序渐进的过程，会一步步的替代医生的一部分工作，有利于医疗服务质量的不断改善。但是完全替代医生可能还不现实。机器人给病人看病，可能从心理上是无法接受的。
　　3）千里之行始于足下，目前最关键的是着手去做，只要能提高医疗质量，降低医疗成本就行。