讓機械臂拿起手術刀，聽起來是個很驚悚的話題。但實際上，AI研究者們已經在這條路上探索了很長時間。

那個幫IMB贏了100萬美元獎金的沃森計算機，從《Jeopardy！》的舞臺上離開之后，它就從大眾視野中消失了，IBM表示它正在MD癌癥中心工作，從資料庫中查閱資料，并且結合病例完成系統(tǒng)分析，從而給臨床醫(yī)生提出一些針對性的治療建議。

乍看之下這并不是一個很有技術含量的活兒，無非是查查資料嘛?？扇斯ぶ悄軗碛幸粋€人類無法比擬的優(yōu)勢，那就是運算速度。目前每過40秒就有一篇新的醫(yī)學論文發(fā)布，醫(yī)生要花費多少時間才可以勉強跟上更新速度？但如果把這個任務指派給擁有系統(tǒng)搜索能力的AI，再讓它把閱讀過的內容加以歸類、存儲，效率自然是人類無法比擬的。

而沃森機器人的研發(fā)者并不滿足，他們以此為基礎推出了Watson Healthcare Cloud認知計算健康平臺，旨在把診斷權從人類醫(yī)師手中搶過來。

至于大家都關心的“AI主刀”問題，難度系數其實要比我們想象的更低。至少不管面對多難的病情，AI都不會出現手抖的情況，冷血無情，在這時候反而是一件好事。今年2月份，英國15歲少年Billy Whitaker就被“機器人大夫”動了刀，后者把折磨了他7年的癲癇癥給治好了。這臺價值35萬英鎊的設備將探測裝置放入患者的大腦，通過刺激反應查找出了誘發(fā)癲癇的位置，并進行了切除。而院方表示，在此之前這臺機器人已經完成過幾次同類手術了。

同超級計算機合作并模擬藥品研發(fā)過程、降低研發(fā)成本的軟件，收集用戶活動時間、慣用詞匯來判斷心理健康情況的App，檢驗基因組序列并排查遺傳病風險的高分辨率3D成像平臺……上述這些都是AI技術在醫(yī)療領域的具體運用形式。不難看出，這類技術對未來醫(yī)療的發(fā)展而言是個絕佳的風口，潛能無限。相較之下，如何讓患者相信它們所做的一切并不遜色于人類醫(yī)生，才是最大的難題。