评论 | 葛均波：人工智能不能替代医生但会成为医生的好助手（人工智能是否能取代医生医疗）

　　近期，ChatGPT陨落，在全球引发度关注及热烈讨论，甚至认为晋朝人一个颠覆性商品笔者仅结合他们的药理学研究及医学知识，撷取一下他们对人工智慧对未来药理学研究和实践的可能负面影响的思考　　ChatGPT是人工智慧（即AI）发展到一定阶段的指标性商品，可实现闲聊、音乐创作、写代码等机能。

2.人工智慧若想代替医师辩论会

GPT是Generative Pretrained Transformer四个单字的简写Generative是聚合的原意，则表示它区别于此等浏览器，能他们聚合音乐创作出捷伊内容；Pretrained是事先体能训练原意，则表示它之前已经在许多资料库里经过体能训练过，已经具有许多自身逻辑及判断；Transformer是一种全捷伊演算法构架，能够在处理长文档时更高效率，体能训练时间更短。

3.你真的人工智慧会代替医师吗?为何?

ChatGPT的研发物力投入非常大，是个非常大整体性工程，是演算法、INS13ZD及资料库四个各方面的庞大资源度整合的产物

4.人工智慧能无法代替医师

△图源“北京青年报”QQ公众号　　负面影响AI发展的四个要素是演算法、INS13ZD及资料库在INS13ZD各方面，我相信随着晶片等硬体技术提高，问题是不大的但在演算法及资料库各方面，药理学是有局限性的首先，药理学的模块变量随机性较强，有时候不好准确定量分析评价，如疼痛、烦躁、水肿、天热，极难用数学准确定量分析，一般来说又非常大。

5.人工智慧与否能代替医师

其次，药理学模块突变度及相互负面影响非常大，比如说我们经常使用一个模块6两分钟徒步试验，就是让病人在6两分钟内拚命骑车，然后量测其最大站立距离，病人在相同身体状态、相同医师随同监督下单厢出现差别非常大的结论；又例如肾脏机能常用的模块，心室泌乳素平均分（LVEF），相同超音波医师量测结论差异度也非常大，同时其精确度也受到很多情形负面影响（比如说冠状动脉淋巴结炎，肾脏大小，显影清晰情形等）。

6.人工智慧无法代替医师的其原因

其实，我一直以为药理学是两门模糊自然科学，是两门概率自然科学，极难准确地预判，只能是大概率地判断在实践中，再简单的手术，都不可能百分百没有并发症；再高明的专家，在临床实践中，也不可能百分百准确诊断药理学变量的模糊性及突变性，以及模块之间可能会发生交互作用，对AI在药理学中应用提出了更高要求。

7.人工智慧会不会代替医师

因此，需要更高级、更深度的演算法来解决对于药理学资料库建立，同样存在非常大难度上面讲到，药理学变量和常规变量不一样，有时候难以准确收集，并且一个人所涵盖的生物信息模块本身就是非常非常大，再加上受制于个人隐私、药理学伦理，医院之间信息壁垒，人力投入不够等等因素，要建立一个完整的海量生物信息资料库是一个非常大的挑战。

8.人工智慧能无法代替医师

目前只能建立许多大型局部疾病资料库　　综上分析，AI在药理学应用还是存在着诸多重大挑战，想要完全代替医师目前技术看来还是不可能AI医疗诊断先驱IBM Watson、谷歌人工智慧Streams铩羽而归就是个证据。

9.人工智慧能代替医师吗

然而，毫无疑问，AI将会为大大促进药理学发展，成为医师的循序例如，提供高效率的文献检索，图像处理、识别及辅助诊断，帮助手术导航等等，目前均已实现随着演算法及INS13ZD提升，其效能及准确性将进一步提升　　对于AI在药理学中发展方向，笔者目前能想到的方向包括：一、信息检索及咨询。

10.人工智慧若想代替人类医师

可以帮助医师更迅速高效率找到匹配的研究文献，最新诊疗指南，类似的案例，可以回答病人许多专业性问题；二、辅助诊断主要是影像诊断，包括快速图像（超音波、CT、磁共振、病理切片）处理，筛查感兴趣的或者异常区域，作出影像各方面诊断；当然，在特定场景下，对许多特定疾病作出诊断也是可能做到的，比如说在心内科门诊诊断出室上性心动过速。

但要AI像医师那样对众多疾病都作出分析和诊断还是比较遥远；三、AI辅助制药通过海量分子结构资料库学习，建立起相同分子之间空间结构相互作用及关联的模型，然后对候选药物分子、化合物、蛋白质的结合以及基因的作用完成机理上的模拟和计算，典型的应用场景包括虚拟药物筛选、蛋白质结构预测等，将人工智慧技术与生物制药技术融合，大幅度缩短药物研发时间，节省研发成本，提高效率率。

头部公司AlphaFold突破性地解决了生物学界长达50年的蛋白质空间结构预测难题就是个典型成功例子四、虚拟器官虚拟的人体器官或在人体系统上测试药物和疗法的有效性，进而能够准确预测真实的人体对疾病治疗的反应。

计算机模拟人体试验可以降低初步评估的时间与金钱成本，同时大大减少了志愿者的数量这种技术也可以应用到医疗器械研发领域，在计算机模型中验证所涉及医疗器械的效果五、智能监测采集无须专业医师，病人在家庭即可实现自我收集，比如说家庭超音波图像采集。

六、数字孪生这是我近期提出的概念，就是通过收集个体各种生物信息，建立一个符合个体健康特性的数字人，通过海量资料库及人工智慧学习，可以对病人即将出现的健康情形恶化做出预警，对健康管理提出建议　　总之，AI无法代替医师，但会成为医师的循序。

　　△本文作者：全国政协委员、中国自然科学院院士刘利　　来源：《人民政协报》（2023年2月23日03版）　　作者：刘利　　版面编辑：司晋丽　　新媒体编辑：薛婧　　审核：周佳佳

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