华山医院终身教授张延令：已经有一百年发展史的医学影像，过去都是以物理方法来驱动，而今搭上人工智能的快车，构建影像智能筛查系统、防漏诊系统以及将影像深度应用于疾病的人工智能辅助诊疗系统，大大提高了精准诊断的效率，并达到精准医疗的目的。斯坦福大学给他们研发的人工智能“喂”了近13万张皮肤损伤图片，涉及几乎所有的皮肤病，结果它识别良性和恶性病变的综合灵敏度高达91%，与资深皮肤科医生的水平不分仲伯。沃森人工智能系统自动阅读最新的医疗文献，抽取关键信息，通过比对2000万份癌症论文，只花了10分钟，便诊断出一位60岁妇女患上了罕见的急性髓性白血病。由此可以预见，不远的将来，扫个二维码，将影像报告上传，人工智能立马便能告诉你诊断结果。

　　基于深度学习的人工智能和医学影像一旦深度结合，通过大数据的采集与整合，医疗成像的分析能力大大提高，医生受主客观因素干扰大大降低，识别准确率能达到90%以上，从而给未来医疗无论是效率还是服务带来极大的提升。在美国，医学影像数据年增长率为63%，而放射科医生数量年增长率仅为2%。我国病理科执业医师不到1万人，岗位缺口高达10万人。借助人工智能可以有效弥补缺口。

　　但是，人工智能在高度依赖大数据的同时，也挑战着患者数据隐私等相关问题。尤其是，医疗不仅仅只是医学、只是技术，它的关键还是在于人。正如孙兴怀教授所言，“医学是一件人文的事情，人文的素养比医疗技术更重要。”