近年來，人工智能變得越來越“聰明”，并開始在許多領域發揮獨特的作用。例如，一家人工智能公司與英國摩爾菲爾茲眼科醫院近日共同發布研究成果，稱人工智能算法在診斷眼部疾病的精準度上超越了人類醫生。

這款人工智能算法主要通過分析患者眼部的3D成像——光學相干斷層掃描（近年迅速發展的一項成像技術，簡稱OCT）圖像，診斷與老齡化致盲有關的黃斑部退化、青光眼和糖尿病視網膜病變等。目前，這一算法已能檢測出超過50種威脅視力的眼疾，并能給出適合患者的治療方案，甚至可以“優先考慮”最迫切需要治療的病人，錯誤率僅為5.5%，遠低于8位人類眼科專家6.7%—24.1%的“誤診率”。以往，不同的醫生對同樣的3D成像會有不同的解讀，這款人工智能的高精確度相當于25個醫學專家從不同角度會診的結果。

更重要的是，這款醫用人工智能可以向人類“解釋”自己的決策依據。具體來說，在“閱讀”掃描患者眼部后，人工智能第一步將OCT分解成數個區域，并進行標注，這時產生的原始數據人類還難以理解；第二步分析各個區域的成像，然后用另一種人類可以理解的分類識別系統，來尋找可能存在的病灶跡象，這時的數據對于人類而言具有解釋性和可理解性，避免了以往人工智能算法“暗箱操作”的問題，有利于醫生和病人了解其決策過程，對人工智能建立信任感。

一名再資深的醫生，其職業生涯中所見的病例也是有限的。人工智能卻憑借其讀取和篩選信息的卓越能力，可以接觸到龐大的病例資料和診斷數據。據稱，IBM開發的智能醫療診斷系統，在短短17秒內能閱讀3000多本醫學專著、4萬篇論文，這可能是人類窮其一生都無法完成的。

雖然說人工智能的診斷精準度優于人類醫生，但現在就預言人工智能將取代醫生這個職業還為時過早。一名醫生能否讓患者最大程度地減輕病痛，不僅取決于其經驗多少，對患者的態度以及細微的觀察問診，也起著決定性作用。所謂“望聞問切”，說的就是問診的重要性。深度的醫患互動，恐怕是眼下的人工智能還不能達到的。

此外，人工智能的一大特點就是“知其然不知其所以然”。雖然新算法在解釋性方面實現了很大突破，但并不意味著人工智能就獲得了“深層智能”。人工智能可以讀取海量數據，并能通過這些數據給出有價值的診斷結果，但對于診療過程背后的病理藥理并沒有深刻認知。

因此，在可預見的未來，更可能的是，人類醫生仍將是為患者診病的主力。成熟的、可被解釋的人工智能技術，則讓醫生如虎添翼，使診療的過程更準確、更高效、更值得信賴。