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AI 看病走红，看病别急着把命交给算法最近打开手机，走红诊断感觉AI看病这件事突然就火得不行。完全我有个朋友，依赖医生嗓子疼了三天，代替第一反应不是看病WWW.17C挂医院号，而是走红诊断打开某个大模型App输了一串症状，然后截了张图发群里炫耀：“看，完全AI说我这是依赖医生咽炎，跟医生说得一模一样。代替”群里还有人说腰酸背痛，看病AI给的走红诊断建议居然是“去骨科查查，顺便查个肾”。完全大家一边乐呵一边感叹，依赖医生这玩意儿比挂个专家号快多了，代替还免费。我也好奇，前阵子特意拿自己脸上一个顽固的小疙瘩去问AI。确实，它给出的几个可能里，有一个跟皮肤科医生最终判断吻合。但紧接着，它又补了一句：“建议线下就医，以医生面诊为准。”就是这句不痛不痒的话，让我琢磨了很久。如果AI真的够强，为什么要推回线下？糖心APP下载入口如果它不够强，又为什么大家开始拿它当“家庭医生”用？某些环节上，AI确实比人“眼尖”要说AI完全没用，那是睁眼说瞎话。在图像识别这块，AI干得是真漂亮。比如皮肤科，有一项发表在《自然·医学》上的打脸实验：一个深度学习模型在区分角质细胞癌和良性脂溢性角化病时，准确率居然跟资深皮肤科医生打了个平手。还有更早的斯坦福团队，用超过13万张皮肤病变图片训练模型，识别恶性黑色素瘤的灵敏度达到了91%。这数字放在普通人里，那真是“火眼金睛”。AI在影像科的活儿也不少。肺结节的CT筛查，现在很多医院的系统里已经嵌了AI辅助工具。有研究统计，AI在胸片里找肺结节，敏感度能到80%以上，而且它不会累，不会因为吃了午饭犯困就漏掉一个影子。血管狭窄、视网膜病变、乳腺钼靶，都有类似案例。再比如说心电图。有些AI模型能从一份看起来“没什么问题”的91N视频免费观看心电图中，识别出未来一年内发生房颤的高风险人群，准确率能上70%。医生看五年的图，未必能看出这个趋势，但AI靠大数据能。所以，在某些“只靠图像”的窄场景里，AI做辅助判断，确实能给医生提速，减少漏诊。但如果你以为这就是全部，那真把医疗想得太简单了。医学不是看图猜物。看病跟修车不一样，车不会说话，但人会。人会说谎、会掩饰、会描述不清，有时候身体没毛病却觉得浑身难受，有时候指标已经爆表了却说自己感觉良好。这些，AI搞不定。真正让AI“翻车”的，恰恰是那些最基础的东西我专门查了美国FDA和国内一些医疗AI产品的不良事件报告。虽然没有特别多公开的“事故”，但有些案例很能说明问题。羞羞漫画怎么下载比如有个患者问AI“头痛怎么办”，AI给出了一大堆可能性，从紧张性头痛到脑瘤，最后还温馨提示“请及时就医”。患者看了觉得“脑瘤”这个词刺眼，吓得连夜跑去急诊，结果就是普普通通的休息不足加颈椎紧张。你有办法怪AI吗？它确实把可能性列全了，但帮不了你判断“哪种可能性更像你自己”。而医生会问：痛了多久？是砰砰跳的痛还是针扎的痛？早上重还是晚上重？在没睡好、压力大吗？这些问题，AI打字问也能问，但患者自己往往答不准。还有一次，我看到一个网友分享，他拿自己母亲的化验单喂给AI，AI看完后说“肾功能异常，建议肾内科就诊”。人到了医院查了一圈，最后发现母亲那几天吃了大量含钾的水果和某种止痛药，是药物+饮食引起的暂时升高。医生当场就问：“最近吃过什么药？”家属才想起来。AI在推理的时候，根本不知道还有“吃药”这个变量。因为你没写，它就不会问。它能做的静漫天堂软件下载，只是在你给的信息里打转。更重要的是，AI的训练数据里有大量常见病、经典病历，但罕见病和复杂病例的数据少得可怜。有研究者统计过，目前公开的医学数据集中，罕见病样本占比不到1%。这意味着AI在绝大多数情况下会把常见病放在前面，但只要有一次误判，对一个具体的人来说就是100%的灾难。AI不知道“人”是会变的我再举个例子，体温37.1℃。一般来说，这个温度在医学上不算发热。但如果你是一个刚做完化疗、白细胞低到只有0.8的病人，37.1℃可能意味着中性粒细胞缺乏伴感染，要马上做血培养，上抗生素，晚一步可能败血症。AI能算到这一层吗？我试过，大部分模型只会给你一句“正常范围内，请继续观察”。但医生看到这个化验单，第一反应是：“这个血常规必须重做，我要看中性粒细胞绝对值。”因为医生知道，这个数字背后的上下文比数字本身重要一万倍。同理，一个肌酐值90的老年人，和肌酐值90的年轻健身教练，完全不是一个概念。AI的算法里，除非你特意给它设定了年龄、性别、肌肉量、基础病，否则它只会拿一个平均值去套。而现实中，人的身体不是一个平均数，是活生生的、各种情况交织的个体。所以，你会发现一个有意思的现象：AI越大、越全能，它越不会看病。它能跟你聊糖尿病、聊失眠、聊焦虑，聊得头头是道，但一旦你同时有点胸闷、肩背痛、又有点反酸，它会立刻给你列出“心肌梗死、胃食管反流、肌肉拉伤、带状疱疹前驱期……”然后在后面加一句：“以上仅供参考，请立即就医。”这句话，恰恰暴露了它的无力。那AI到底能干嘛？把这几个问题搞清楚就行我不会一棒子打死AI。相反，我觉得它是个好工具，但你要会用它。就像你不会拿电钻去拧螺丝，但你也不能因为电钻不能炒菜就否定它。AI在医疗里的合理位置，是个辅助驾驶仪，不是自动驾驶。我自己用下来，AI适合做这么几件事：帮你理解医生的话。医生跟你说了句“注意观察有没有白陶土样大便”，你当场懵了，回家打开AI一查，马上明白了，原来胆汁排不出去大便才会变白。这功能很好用。帮你做术前/检查前的知识科普。比如要做胃镜了，AI告诉你前一天晚上要喝什么、空腹几个小时、麻醉方式有几种，它比大部分忙得脚不沾地的医生说得还细。帮你整理病历和主诉。你去看医生之前，乱七八糟说了一堆。AI可以帮你把症状按时间线列出来，给医生看，节省沟通时间。医生也爱看这种结构化的描述。提醒复查和用药禁忌。比如你吃了头孢，再问AI“能喝酒吗”，它会非常坚定地告诉你不能，甚至给你解释双硫仑样反应的机制。这一点，它比家里长辈靠谱。但下面这些事，你千万别指望AI：AI能做的（辅助角色）AI不能做的（决策角色）根据症状列一个可能的鉴别诊断清单通过触摸、按压、听诊感受体征解释化验单上每个指标的常规意义判断这个结果对你意味着什么提醒药物常见副作用评估多种基础病叠加、多种药联用后的复杂反应给出生活方式建议识别并处理突发的紧急危重状况（比如过敏性休克）结合常见数据给出治疗方案参考根据患者的情绪、年龄、经济情况做人性化取舍最后一条尤其重要。一个年轻的糖尿病患者查出视网膜病变，医生可能建议先严密随访，暂不激光；一个马上要考飞行员的高中生查出同样的病，医生可能会建议更积极干预。AI不会考虑这些，它只会告诉你“发生了糖尿病视网膜病变，需要控制血糖+定期复查”。这句话没错，但放在具体人身上，几乎是废话。别被“AI医生”这个说法带偏了说到底，“AI看病”这个说法本身就是个误导。AI不会“看”病，它只是把信息转换成概率和已知模式。它没有恐惧、没有直觉、没有对生命本身的敬畏感。你问它一个症状，它能给你一百篇论文的摘要，但当你真的坐在它面前，它看不到你因为疼痛而微微蜷缩的膝盖，闻不到你身上因为肝功能异常而有的淡淡的氨味，也不知道你的声音为什么压得那么低——因为你说怕给家里人添麻烦。医生会。哪怕一个年轻的实习医生，也会在听你说完“最近睡不好”后，多问一句：“晚上想事情多吗？”这句话背后是在评估你是否有焦虑倾向。AI能基于语言模型推出一句类似的话，但它不知道你为什么回答“嗯”的时候声音抖了一下。我知道有人会说：那是不是未来AI加传感器就能解决？也许吧。但至少现在，还没有任何一个国家、任何一套系统，敢说AI可以独立看诊。哪怕是跑在医疗AI最前面的美国，也严格要求AI产品只能作为“辅助决策支持”，必须由受过训练的医生来做最终诊断。所以，再看到“AI看病走红”的热搜，咱们就当看个热闹。你可以用AI问症状、查药、看报告的基本解释，但真到了拿主意的时候，还是去找一个能亲眼看见你、亲手摸到你、愿意听你把话说完的医生吧。AI是张好地图，但路还得自己走。有时候走错了，地图能帮你重新规划路线。但要是车翻了，你得叫救护车，而不是问地图怎么办。

西亚球队欲避广州恒大提议亚冠东西分区决赛再战

字体大小：A A2013-11-07 11:50:24编辑：竹青点击: 次

　　90win体育讯北京时间11月7日，亚足联将于11月26日在总部吉隆坡召开一系列会议，其中重点就是亚冠名额的分配和2015年期改制的相关问题。今年广州恒大的迅速崛起让西亚球队感到恐慌，他们想出一个盘外招避开广州恒大，提议从2015年其亚冠实行东西严格分区，只有在决赛时东亚球队才会相遇。

　　这份提议代表西亚球队利益的方案是由亚足联竞赛委员会主席、阿联酋人斯卡尔提交，他为了维护西亚俱乐部的权益，提议东西亚区各有一支球队进入最后的决赛，每年的亚冠决赛都是东西亚对决。他的借口是东西亚联赛赛制不同，西亚联赛是跨年度制，每年八九月的亚冠淘汰赛对西亚球队影响很大，所以在亚冠决赛之前，有必要把东西亚区彻底分开。

　　实际上，斯卡尔提交此议案的真正原因是因为广州恒大和首尔FC为首的球队太过强势，特别是恒大在今年八强战上以总比分6-1淘汰卡塔尔豪门莱赫维亚，震惊了整个西亚足坛。为了避开广州恒大，西亚人不惜想出此等歪招。

　　更值得一提的是，11月底的会议为了避免出现以往的纷争，将取消亚冠职业联赛委员会的相关权限，该委员会将不得研究有关亚冠席位的分配，该问题将直接交给竞赛委员会讨论，最后再由亚足联执委会审核批准。