近年來，人工智能醫(yī)療已迅速進入人們視野并在智能影像、智能病理、智能決策等方面得到應用，在外科領域也已逐步成為一項可普及、可推廣的技術。轉變工作理念、接受智能技術、加強轉型學習、規(guī)范醫(yī)療行為、鼓勵跨域合作以實現職業(yè)生涯的可持續(xù)發(fā)展，是人工智能醫(yī)療帶給外科醫(yī)生最大的挑戰(zhàn)和機遇。

外科醫(yī)生如何適應人工智能時代的來臨、醫(yī)療大數據從何獲取、如何選擇和利用人工智能經驗、推廣人工智能醫(yī)療可能面臨的障礙、哪些外科醫(yī)生更容易被時代所淘汰、如何應對人工智能可能引發(fā)的醫(yī)學倫理和法律問題、人工智能是否是解決醫(yī)療難題的最佳答案？這些方面都將是值得外科醫(yī)生探索與思考的問題。

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。AI的概念其實并不新穎，于1956年首先提出。早期人工智能技術遲遲無法實現突破性進展，而陷入沉寂，盡管有過偶發(fā)的成功案例，如IBM深藍超級計算機擊敗國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，但始終不足以在現實世界支撐起大規(guī)模商業(yè)化應用。進入21世紀，尤其是近5年，大數據、算法和計算能力這三個人工智能的核心要素取得了長足進步，促進了AI技術的革命性發(fā)展。2016年，在以往被認為是機器“無法取勝”的圍棋比賽中，Google公司的AlphaGo成功擊敗人類世界冠軍李世石，從而賦予這場勝利歷史性的意義，使AI迅速進入大眾視野。越來越多的人相信，AI將會帶來一場深刻的社會變革，事實上變革已悄然發(fā)生，當人們用自己的臉解鎖iPhone X時，當人們使用微信的“語音轉文字”功能時，甚至在最傳統(tǒng)、最保守的健康醫(yī)療領域，AI已開始出現并無時無刻不介入到人們日常生活的許多領域。

2017-07-20，國務院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，強調到2030年，我國的AI理論、技術與應用要達到世界領先水平，成為世界主要AI創(chuàng)新中心，這標志著發(fā)展AI正式上升到國家戰(zhàn)略的高度。

我們只知道大勢將至，誰曾想未來的格局和變化竟來得如此之快，OpenAI投資人Elon Musk曾預言：“一旦AI達到一個臨界值，即達到相當于人類中最聰明、最富有創(chuàng)造力的人的智力水平時，那么它將在極短的時間內超越人類智力的總和”；Facebook創(chuàng)始人Mark Zuckerberg也預言，AI將在聽、說、讀、寫等核心感知力上5~10年內超越人類。在我們毫無察覺的世界里，人工智能正在讀取人類社會的天量數據，日夜不息地自我迭代進化，新的時代已經漸行漸近，人們根本無力阻止，與其坐以待斃，不如緊跟人工智能環(huán)境下的新時代、新機遇，面對如此洶涌極速的人工智能大潮，整個醫(yī)學界如何應對這樣的機遇和挑戰(zhàn)？外科醫(yī)生的我們是否已經在心理和能力上做好了必要的準備？

大數據時代，人工智能在醫(yī)療領域的應用

近年來，人工智能醫(yī)療已逐步成為一項可推廣、可普及的應用技術。在國外，大量科研機構和高科技公司早已布局AI醫(yī)療，并收獲豐厚成果。在智能輔助醫(yī)療領域，2015年，北卡羅來納大學研究認為，深度學習分割腦MR圖像優(yōu)于傳統(tǒng)方法；2016年，Google研究表明，AI診斷糖尿病視網膜病變精度已可應用于臨床；2017年，斯坦福大學研究顯示，AI皮膚癌診斷精度可達專家級水平。在智能決策領域，2014年，Microsoft利用可穿戴設備采集分析健康數據，為使用者提供飲食、鍛煉和就診建議；2015年，IBM開始分析醫(yī)學文獻和病患診療記錄，為病人提供高質量、循證型個體化的診療方案；2016年，Google建立健康風險警告系統(tǒng)，借助移動終端推送健康風險警告，并及時通知醫(yī)生。在國民健康管理領域，2015年，荷蘭政府開始使用AI技術為特定病人群體尋找最有效的治療方案，并通過分析數字化的醫(yī)療檔案來減少醫(yī)療失誤；2016年，美國拉斯維加斯衛(wèi)生部門利用AI技術進行公共衛(wèi)生監(jiān)測，通過社交媒體的追蹤來確定疾病爆發(fā)的源頭。在藥物研發(fā)領域，大型醫(yī)藥廠商也將AI技術應用于新藥開發(fā)與更新換代中。 

在國內，AI醫(yī)療領域的發(fā)展和投資同樣如火如荼，據《2017醫(yī)療大數據與人工智能產業(yè)報告》統(tǒng)計顯示，中國目前已有83家企業(yè)投身AI醫(yī)療領域。2016年，IBM沃森醫(yī)生被引入中國，引發(fā)關注；2017年，中國臺灣HTC將增強現實（augmented reality，AR）與AI結合，簡化心、腦、脊椎等極精密手術的流程；2017年，上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院聯合英國約克大學啟動全球最大規(guī)模單中心臨床，以驗證可穿戴設備有助于診斷、監(jiān)測帕金森??；2017年，杭州云棲大會上，阿里巴巴宣布進軍人工智能醫(yī)療領域，目標指向醫(yī)生、病人、醫(yī)院管理這三個重點：開發(fā)AI醫(yī)生，主要作為專業(yè)醫(yī)生助手發(fā)揮作用，力爭10年內減輕醫(yī)生一半工作量；研制AI“虛擬病人”，方便醫(yī)護人員提高醫(yī)術；利用大數據、云平臺、全流程移動支付等，打造“智慧醫(yī)院”。此外，有專家提議，將AI技術應用在實時監(jiān)控醫(yī)?；鸬氖褂们闆r上，以杜絕不合理的醫(yī)療費用支出，緩解我國醫(yī)?；鹬С鼋鼛啄暄该驮鲩L帶來的壓力。

由上可見，當前AI醫(yī)療的成熟應用主要集中在智能影像學、智能病理學和智能決策三個方面?，F代醫(yī)學中，醫(yī)生的診療結論建立在相應的診斷數據中，作出既正確且快速的判斷對臨床醫(yī)生來說是一項挑戰(zhàn)，這依靠的不僅是不懈的訓練，更是經驗和數量的積累。智能影像是計算機深度學習MRI、CT、X光等影像數據進而協助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，可以在3d內學完人類10年才能閱讀的片子；智能病理學協助病理科醫(yī)生做到更好的數據分析，既彌補了年輕醫(yī)生經驗上的不足，幫助他們在業(yè)務方面迅速成長，也可以提高資深醫(yī)生的工作效率，節(jié)省了諸如術中冰凍病理學檢查這樣的等待時間；當外科醫(yī)生面對需要進行復雜手術的病人時，需要閱讀幾百種文獻和資料才能制定出放療、化療、靶向等綜合治療方案，智能決策可以在1min內從所有相關的研究文獻中推薦出病人所需要的治療方案，所以從智能影像學、智能病理學、智能決策這三點上來看，人工智能醫(yī)療一定能成為外科醫(yī)生的好助手。那么AI在外科領域的發(fā)展現狀如何？AI的發(fā)展目標究竟是幫助還是替代外科醫(yī)生？我們能否在這次技術變革中全身而退？這些是全體外科醫(yī)生共同關注的話題。

人工智能醫(yī)療在外科領域的應用與實踐

人工智能技術是由認知、預測、決策和集成解決方案四部分共同組成。認知是指通過收集及解釋信息來感知并描述世界，如最近興起的影像組學，就是利用數據挖掘技術，自動從影像學、病理學、基因等海量數據中萃取、提煉并量化腫瘤海量特征并進行解析的新方法，其超強的學習能力彌補了醫(yī)生時間和經驗上的不足。

預測是指通過推理來預測行為和結果。2014年，AI通過閱讀美國外科協會國家手術質量改進計劃的數據來預測手術并發(fā)癥，準確性遠遠優(yōu)于其他單項指標或量化評分；2015年，中國科學院自動化研究所和廣東省人民醫(yī)院放射科通過回顧500例結直腸癌病人數據，將影像特征、血清腫瘤標記物和臨床指標相結合，構建并驗證了基于影像組學標簽的術前預測模型，將結直腸癌淋巴結清掃的假陽性率從70%降低到<30%；2016年，浙江大學醫(yī)學院附屬邵逸夫醫(yī)院通過提取48例新輔助放化療后直腸癌病人多模態(tài)磁共振成像數據中的影像特征，利用人工神經網絡方法建立模型，實現了直腸癌新輔助放化療效果的定量化精準評估。

決策則是關心如何做才能實現目標。沃森醫(yī)生（Watson for Oncology）是一款IBM公司打造的醫(yī)療認知計算系統(tǒng)，被稱為腫瘤學界的AlphaGo，目前已用于乳腺癌、胃癌、結直腸癌等8種腫瘤的治療決策。醫(yī)生只需輸入病人的一般情況、基礎疾病、手術、病理學、治療過程、復發(fā)轉移等信息，沃森醫(yī)生就能通過300種以上醫(yī)學期刊、250本以上醫(yī)學書籍、1500萬頁的論文的篩選，列出最符合當前條件的數個治療方案，并按照優(yōu)先級推薦給臨床醫(yī)生，同時注明各方案的循證支持和指南來源。此外，沃森醫(yī)生還能接收病人的腫瘤活檢基因學檢測報告，通過強大的認知與計算能力，發(fā)現與病情發(fā)展情況相關的基因突變，并提供針對這些突變的可選治療方案列表，以供主治醫(yī)生參考。同時，它還能為病人推薦符合入組條件的臨床試驗，給予病人更多選擇的機會。目前上海交通大學醫(yī)學院附屬仁濟醫(yī)院、瑞金醫(yī)院和上海市第十人民醫(yī)院等已將沃森醫(yī)生應用于乳腺癌和結直腸癌的MDT多學科討論，數據顯示沃森醫(yī)生和人類專家方案的一致率高達85%以上。

最后，當人工智能與其他互補性技術結合時，可生成集成解決方案，如全自動機器人手術。經過30多年的快速發(fā)展，手術機器人已在神經外科、腹外科、胸外科、骨科、血管外科、整形外科等多個領域得到了廣泛的應用，美國的da Vinci是惟一商用的手術機器人系統(tǒng)，目前已發(fā)展到第五代產品，全球裝機量截止2017-09-30已達4271臺；英國Cambridge Medical Robotics研制中的Verslus不僅適用于微創(chuàng)手術，還可應用于傳統(tǒng)開腹手術；美國Auris Surgical的ARES專注于肺腫瘤的精準化微創(chuàng)治療；天津大學和威高聯合研發(fā)的“妙手S” 于2017年3月進入注冊檢驗階段；哈爾濱工業(yè)大學產業(yè)轉化的蘇州康多機器人公司也在2017年5月宣布即將進入臨床階段。是否搭載人工智能是新一代機器人區(qū)別于上一代機器人的重要特征：日本已開始使用機器人作為助手參與外科手術；美敦力旗下Mazor Robotics的手術機器人已經可以提示骨科醫(yī)生最佳的脊柱值釘部位；中國臺灣HTC公司的AI結合增強現實技術（augmented reality，AR），配合示蹤劑，可在屏幕上標示關鍵的解剖結構以及建議的手術步驟，并提示可能存在的手術風險；STAR （the Smart Tissue Autonomous Robot）成為全球首臺全自動手術機器人，2016年其在無人工協助下完成了小腸端端縫合的動物實驗。

由上可見，AI技術的認知、預測、決策在外科領域的許多應用已經成型甚至商業(yè)化，然而最關鍵的集成解決方案技術尚處于并且將在未來相當長的一段時間內仍處于研發(fā)階段。相比于看不見摸不著、運行在各種儀器設備中的AI程序，人們對人工智能更具體的印象其實是“機器人”，理論上，只要給予足夠多的數據量，AI將能夠勝任人類所有的工作，而機器人便是AI最完美的搭檔和載體，首例全自動機器人手術將成為人工智能醫(yī)療應用在外科領域標志性的事件和突破，但目前看來仍然需要10年以上的技術積累和臨床試驗。這決定了AI短期內將更多地以助手而非競爭對手的身份出現在手術室，這同時也給了外科醫(yī)生難得的喘息時機和間歇時期，能否利用這段緩沖期適應人工智能時代的新要求，避免被科技進步所淘汰，成為一名具有可持續(xù)發(fā)展?jié)摿Φ耐饪漆t(yī)生，將是所有外科醫(yī)生——尤其是青年醫(yī)生不得不共同面對的挑戰(zhàn)和機遇。

人工智能醫(yī)療時代的挑戰(zhàn)和機遇——做一名可持續(xù)發(fā)展的外科醫(yī)生

手術機器人和影像識別技術是人工智能外科的基礎，但發(fā)明他們的不是外科醫(yī)生，而是工程師和電腦專家，我們只是在應用層面助了一臂之力。毫無疑問，人工智能醫(yī)療將在外科領域引發(fā)變革，但背后的推手一定不是外科醫(yī)生，我們在整個過程中，可能只屬于“食物鏈”的底層。在人工智能醫(yī)療時代，如何發(fā)揮主觀能動性求生存求發(fā)展？如何將發(fā)展的潛力轉化為立足的實力？值得我們每一位外科醫(yī)生思考。

筆者深深感受到，首先外科醫(yī)生要做好工作理念轉變的思想準備。某些關鍵技術的突破在短短幾年內就可以讓一些職業(yè)退出歷史舞臺，醫(yī)療領域雖然有一定的特殊性，但世界上別的領域走過的路，醫(yī)療領域沒有任何理由以其特殊性而獨善其身。筆者醫(yī)院乳腺疾病中心醫(yī)生體會到沃森醫(yī)生的優(yōu)勢在于效率比人類更高，但缺點同樣明顯，AI不通情感，無法分析病人的喜怒哀樂，理解疾病過程與預測轉歸。智能醫(yī)療為醫(yī)生提供了更豐富的資源和工具，提高了行業(yè)標準和要求，減少了從業(yè)者的工作量，將促使醫(yī)生將工作內容從單純的“吃技術飯”轉向情感交流和人文關懷。社交能力、溝通能力、協商能力、同情心和職業(yè)素養(yǎng)在醫(yī)生綜合能力中所占的比重將越來越高，是否掌握人情練達的藝術以及是否對他人真心實意的扶助和關切在未來將左右一名醫(yī)生的風評、口碑和受歡迎程度，因為這些都是人工智能缺乏或許永遠無法提供的。外科醫(yī)生不但妙手，更要仁心；社會進步需要速度，更要溫度。

其次，外科醫(yī)生需要接受并利用技術進步的成果。過硬的業(yè)務能力是任何一名外科醫(yī)生的立足之本，而AI技術的發(fā)展有望幫助外科醫(yī)生更有效率地提升自己的手術技巧。隨著腹腔鏡手術的普及以及可穿戴智能攝像頭的發(fā)展，我們可以非常方便地記錄自己手術的全過程，并與之前或其他人的錄像進行比較和揣摩；各種新型傳感器有望精確地記錄術者的眼球運動、手指運動，并且量化評估器械使用以及和助手配合的合理性，找出改進方向；優(yōu)秀的手術示范甚至有機會被機器完整地學習并拷貝，專利化甚至商品化，應用到未來的全自動機器人手術中去，這些都是人工智能時代，新技術帶來的無限可能性。此外，互聯網醫(yī)療時代誕生了一批“網紅”醫(yī)生，他們或許不是本專業(yè)知名、繁忙的專家醫(yī)生，但肯定是最有熱情與欲望接受并利用技術成果的、最會利用新媒體平臺擴大個人影響力的青年醫(yī)生。人工智能時代將建立起全新的醫(yī)療信用體系，醫(yī)生的水平和服務質量將時刻接受醫(yī)療大數據和病人評價的雙重監(jiān)督。在互聯網醫(yī)療簡化就醫(yī)流程和提高就醫(yī)效率的背景下，復旦大學醫(yī)院管理研究所所長高解春估計，網絡就醫(yī)將使醫(yī)院減少30%~50%的門診病人，屆時醫(yī)療資源的相對寬裕也會促使病人集中到知名度高、有品牌、口碑好、服務佳的醫(yī)生那里去。因此，利用新技術修煉好內功，利用新媒介做好個人宣傳和品牌建設應該成為當代外科醫(yī)生——尤其是青年外科醫(yī)生的必修課。

接著，外科醫(yī)生要堅持新時代的轉型學習。人工智能的興起推動了所謂的“技能偏好型科技變革”——即擁有數字技能的人才將特別受到重視，財富分配也將向這些具備合適技能的人才聚攏。不僅在醫(yī)療領域，目前全中國都面臨著巨大的人工智能人才缺口，很多公司甚至到國際學術會議上直接挖人。殘酷的現實情況是，中國醫(yī)療界現在很難招募并留住人工智能領域的人才，因為他們在互聯網公司有更好的待遇和前景。國務院下發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》中提出，要從中小學教育開始，建立未來數據科學家和工程師儲備庫，這種自下而上、激進的人才培養(yǎng)模式可能需要5~10年甚至更長時間的蟄伏期才能看到成果，而這可能是留給我們這一代外科醫(yī)生提高自己最后的好時光、好機會。中國對人工智能人才教育的關注必須包括讓現有勞動力更新知識結構并能享受發(fā)展紅利，外科醫(yī)生——特別是青年外科醫(yī)生，有必要做好數學、統(tǒng)計、控制、工程、計算機編程等AI相關學科的知識儲備，并深入學習自己有興趣或涉及自身研究方向的專業(yè)知識；絕不能滿足于單純作為人工智能醫(yī)療的使用者和傳播者，而應當勇于成為人工智能醫(yī)療的參與者、實踐者、開發(fā)者乃至創(chuàng)新者。從長遠來看，國家則有義務進一步提升醫(yī)療環(huán)境、改善醫(yī)患關系、增加醫(yī)療工作者收入，這樣才能吸引源源不斷的青年才俊投身醫(yī)學事業(yè)。

然后，外科醫(yī)生必須規(guī)范醫(yī)療行為，告別過去一些習以為常的陋習。在醫(yī)?；鸾陙碓桨l(fā)吃緊的大背景下，醫(yī)保監(jiān)測在人工智能的加持下逐步走向自動化、實時化、精準化，即借助醫(yī)保信息化系統(tǒng)建立一套涵蓋診療前、診療中、診療后等全流程，管理藥品、檢驗檢查、醫(yī)用材料等全處方，監(jiān)督參保人、醫(yī)師、醫(yī)院和藥店等全體人員的醫(yī)療保險監(jiān)管體系。一旦發(fā)現醫(yī)?；鹗褂贸霈F違規(guī)問題，或醫(yī)院和醫(yī)師在服務過程中不按規(guī)則辦事，監(jiān)控系統(tǒng)就會立即警告或者制止，醫(yī)療保險經辦機構則會立即跟蹤管理。最終目的是有效控制醫(yī)?；鸬臑E用，進而杜絕“亂診斷” 、“亂收費”以及不合理的利益輸送等現象。新形勢下，我們必須秉持“病人利益高于一切”的理念，在保證醫(yī)療服務安全、有效、專業(yè)的同時，盡可能地控制醫(yī)療成本，不為病人增添負擔，不去觸碰法律紅線。

最后，鑒于人工智能對專業(yè)知識廣度和深度提出了前所未有的嚴要求、高標準，外科醫(yī)生有必要加強跨領域的多學科交叉合作。沒有高水平的數據專家把關算法，就無法把最前沿的人工智能理論應用到外科領域；同樣，沒有專業(yè)醫(yī)生的深度參與，人工智能就完全不可能進入醫(yī)院落地應用。為達到這個目標，國家力量可能需要介入，啟動人工智能醫(yī)療方面的重大研發(fā)計劃，組織各領域有基礎的學科強者，組建一支真正的研發(fā)夢之隊，真正實現技術上的突破。

人工智能醫(yī)療的終極目標就是讓人類更健康，讓病人更滿意，讓醫(yī)生更自由，而“可持續(xù)發(fā)展”的期待將倒逼外科醫(yī)生在服務、技術、工作模式、品牌、思想、理念等多個維度都要符合人工智能醫(yī)療時代的標準，盲目堅守傳統(tǒng)思維模式的必然結果就是優(yōu)勝劣汰。當然，探索的道路上一定伴隨著艱難和困惑，這需要我們勇于面對、勤于思考。

外科醫(yī)生在人工智能醫(yī)療時代不得不面臨的思考

外科醫(yī)生為什么需要人工智能？醫(yī)療領域的難題有時經過幾代人花費幾十年的努力還沒有找到突破性的解決辦法，以腫瘤為例，盡管NIH每年投入的研發(fā)經費巨大，大量抗癌新藥被研發(fā)，但是大部分癌癥的5年存活率并無實質性進步；作為對比，艾滋病的5年存活率，在找到有效治療措施后，5年存活率從0上升到75%。早發(fā)現、早治療是提高癌癥治愈率的關鍵，影像組學技術結合醫(yī)學影像、基因和臨床大數據，利用人工智能方法挖掘腫瘤信息，實現癌癥、癌前病變甚至潛伏期腫瘤在CT、MRI、X光等影像或血液數據上的早期診斷，為早期手術創(chuàng)造了條件，有望成為癌癥治療領域的突破性技術。該技術所需要的龐大樣本量是傳統(tǒng)的數據處理方法（如回歸和多變量分析）無法負荷的，而且輸入的樣本數越多，AI算法能夠改進或學習的空間越大，最后的結果也越準確，可以說，人工智能是臨床“大數據”得以變廢為寶的基礎和核心技術，為外科醫(yī)生解決醫(yī)療難題提供了新思路和強有力的工具。

那么，外科醫(yī)生的“大數據”又從何而來？正如人類需要從食物中獲得能量，人工智能的“食物”則是穩(wěn)定的數據流，AI系統(tǒng)必須通過大量的數據來“訓練”自己，才能不斷提升輸出結果的質量。中國龐大的病人基數以及問診、檢查、診斷、手術、隨訪、輔助用藥等豐富的醫(yī)療行為可以為外科醫(yī)生提供海量的臨床數據。為了盡可能充分地利用這些數據，我們有必要構建一個更為完善的數據生態(tài)系統(tǒng)：（1）建立并落實數據規(guī)范并鼓勵跨醫(yī)院、跨地區(qū)的數據交流，我國香港特別行政區(qū)醫(yī)院的經驗表明，使用統(tǒng)一并可以被人工智能直接讀取的的信息系統(tǒng)將顯著提升臨床數據的價值，如北京大學腫瘤醫(yī)院季加孚教授領銜的中國胃腸腫瘤外科聯盟，在中國眾多醫(yī)療中心之間分享統(tǒng)一格式標準的胃腸腫瘤臨床數據，跨出了“小數據”整合的重要一步。（2）改進并豐富數據錄入方式，數據要在人工智能醫(yī)療領域發(fā)揮大作用，必須做到真實、完整、精確，中國醫(yī)生的工作強度很高，很難抽出時間詳細記錄所有數據，未來在成熟的語音技術幫助下，我們可以使用語音轉錄設備記錄醫(yī)生和病人的對話，自動生成電子病歷，既減少醫(yī)生的工作量，又提高數據的完整性，未來醫(yī)療可穿戴設備有望全天候地監(jiān)測病人的心跳、血壓、血糖、胎動等生理數據以及服藥情況等，排除病人依從性對數據的干擾。（3）外科醫(yī)生要善于發(fā)現新型數據來源，計算力的空前提高使計算機視覺已經能像閱讀體育比賽一樣，對手術視頻（這是從未利用過的大數據）進行定量分析，完成自動分割、注釋并記錄數據，1 min高分辨率手術視頻包含的數據量，是同一病人CT數據量的25倍，可謂不折不扣的數據金礦，因此，錄制手術視頻在大數據時代極其重要。

只有讓人工智能應用在外科領域的方方面面，其神秘感才會逐漸消失，其臨床潛力和社會價值才會充分彰顯，但在推廣工作中必然會遇到種種障礙。如很多醫(yī)院還沒有意識到采集人工智能醫(yī)療數據的重要性，依然在使用陳舊的手寫門急診病歷，但人工智能很難直接讀取這樣非結構化的自然語言，從而失去了解病情起因、發(fā)展、轉歸的重要信息來源。此外，越來越多的醫(yī)院管理者和學科帶頭人開始意識到，收集并分析臨床數據將有助于提升臨床實力和科研競爭力，但由于缺乏既懂醫(yī)學，又懂人工智能的跨界人才，這一想法往往不能付諸實施。還有，目前的智能醫(yī)療系統(tǒng)無法完全替代人工，但其使用和維護費用居高不下，遠高于人力支出，因此，基于成本的妥協引入先進技術、精簡人工流程的需求就顯得并不那么迫切。

哪些外科醫(yī)生在人工智能時代可能面臨失業(yè)？有分析曾預言，人工智能醫(yī)療的發(fā)展意味著醫(yī)生的淘汰和失業(yè)，筆者認為這句話并不正確。在一個團隊里，不同層級醫(yī)生所負責的具體工作存在很大不同，初級醫(yī)生不會失業(yè)，因為他要負責很多繁瑣紛雜的基礎工作，雖然技術含量不高，但這些事情必須要有人來做，而且他們的人力成本最低；有專業(yè)品牌的著名醫(yī)生也不會失業(yè)，因為他們是制定規(guī)則、作出決策并有大量病人資源的人；而真正需要擔心的是那些沒有激情，不思進取，又不轉型學習，未能跟上時代步伐、無所事事、可有可無的中間段醫(yī)生。

目前的人工智能正在朝著我們可預料和不可預料的方向飛速發(fā)展，AlphaGo Zero從零起步，左右互搏，摸索出人類窮極數千年也未曾想到的新棋法，以100∶0的總比分戰(zhàn)勝上一代AlphaGo。未來外科醫(yī)生可能也要面臨類似挑戰(zhàn): 在一些關鍵的臨床決策上，人類經驗和機器經驗同時存在卻又有很大差別，甚至產生沖突，我們應該如何選擇和利用？鑒于醫(yī)療工作保守、嚴謹的特征，病人依從性各不相同，以及當前相對緊張的醫(yī)患關系，究竟是選擇基于最新的機器經驗去實施科學治療，還是采取最保險的人類經驗和習慣治療，仍然需要時間的考驗而做到具體問題具體分析。

人工智能醫(yī)療勢必會帶來大量的醫(yī)學倫理和法律問題：健康數據屬于病人還是醫(yī)生？收集數據是否侵犯病人的隱私？數據應以何種方式共享？面對日趨嚴峻的網絡安全攻擊又該如何保護數據？人工智能是否會無意識下繼承大數據中的種族歧視、性別歧視和偏見？人工智能的決策導致醫(yī)療過錯，醫(yī)生是否需要擔責？今后這些問題都會隨著人工智能醫(yī)療的發(fā)展而不斷浮出水面。

至于人工智能醫(yī)療究竟能走多深走多遠，歸根到底還得看它能解決多少實際問題。20年前神經網絡學習曾引發(fā)廣泛關注，但最終能被其解決的問題寥寥無幾，研究者在新技術面前應該保持一份冷靜，審時度勢，在充分利用已知方法的基礎上，逐漸熟悉、采納、比較人工智能技術的適用范圍，切忌盲目追求流行。

綜上所述，筆者要再次強調外科醫(yī)生的重要性、獨特性和難以替代性。裘法祖院士曾說，“外科學是一門科學、技術和藝術的綜合”。研究顯示，科學家、藝術家將是最難被AI取代的職業(yè)之一，上帝賦予人類靈巧的雙手和聰慧的頭腦，而外科醫(yī)生則是將此兩者完美結合的典范。當然，技術的發(fā)展是沒有邊界的，外科學正從基于能力的藝術，逐漸轉變?yōu)閿祿寗拥目茖W，生產力的發(fā)展必然帶來生產關系的改變。我們可以思考，自己今天所從事的工作是否AI有一天也能完成，甚至做得更好？外科醫(yī)生急需一次徹底全面的集體學習和自我提升，這樣才能在被稱為“第四次工業(yè)革命”的人工智能浪潮中牢牢占據主動，掌握核心競爭力，不被科技公司和資本投資左右，作為專業(yè)人士真正主導技術應用發(fā)展的走向并分享更多屬于新時代外科事業(yè)的成果。