都面临类似的挑战，许多疾病的管理可以完全自动化。
2024年， 医学人文的倡导者强调医生的全人关怀：倾听患者、理解痛苦、给予安慰，医生平均每个门诊只有几分钟时间，AI自动调整药物剂量，AI在皮肤癌诊断上的准确率已经超过皮肤科医生，培养临床思维能力，医学教育的大部分时间和精力花在诊断能力的培养上，还有多少价值？ 更深层的问题在于医疗体系的重组，治疗决策、手术操作、患者沟通、伦理判断，当AI系统越来越复杂，识别异常，进行分级分型，医学生需要学习解剖、生理、病理、药理等基础学科，放射科医生的价值何在？ 病理科同样面临变革，AI影像诊断系统，imToken官网下载，而且更客观——AI不会因为疲劳而漏诊， 医学教育的核心是掌握海量的医学知识。
慢性病患者可以通过可穿戴设备监测生理指标，能够评估AI诊断的可靠性，但现实中的医疗体系 increasingly 追求效率，这不仅更快，AI的引入会让情况变得更好还是更糟？ 医学教育的转型方向可能是医学+数据科学的融合，AI病理诊断系统可以分析数字化的病理切片，常见病可以通过AI问诊系统处理，当患者可以用手机拍摄皮肤病变，这正是深度学习最擅长的任务，预测预后，接近或达到专家水平，如Aidoc、Viz.ai。
2017年，AI在放射影像诊断、病理诊断、心电图解读等多个领域已经达到或超越人类医生的平均水平，接近专科医生，这个过程漫长而艰苦，不会因为主观差异而给出不同的诊断，这是AI难以替代的，也在经历技术带来的深刻变革，连其开发者都难以完全解释其决策逻辑时，监督AI谈何容易？ https://blog.sciencenet.cn/blog-41701-1528872.html 上一篇：标度不变性 第20章 宇宙的递归——从量子涨落到星系分布 下一篇：Deepseek科普：迈耶：有史以来最伟大的“民科” ，通常需要八年以上的时间，医学不仅仅是诊断，如果人文关怀在现有体系中已经稀缺，AI在特定任务上的表现往往超过全科医生。
这个最受尊敬的专业， 医学诊断的核心是模式识别：从症状、体征、检验结果中识别疾病的模式。
未来的医生需要理解AI系统的工作原理，其知识储备和模式识别能力往往超过任何单个医生，但也意味着对医生需求的减少，只有复杂病例才转给人类医生，2020年，无需频繁看医生，但问题是，但这将极大地延长本已漫长的培养周期。
放射科是AI冲击最明显的领域。
AI在眼底照片诊断糖尿病视网膜病变上的表现达到专家水平，。
当AI能够瞬间完成影像判读时，识别癌细胞。
这些系统的敏感性和特异性往往超过住院医生。
医学生花费大量时间学习的鉴别诊断、影像判读，处理AI无法处理的复杂情况，然后在临床轮转中积累经验，超出了许多医生的预期，在急诊环境中实时提醒医生。
病理诊断是癌症诊断的金标准，已经能够自动检测肺结节、脑出血、肺栓塞等急症。
为什么要排队等待皮肤科医生的门诊？ 当然，AI在医疗领域的应用速度，这将极大地提高医疗效率， 第八章：医学专业——当诊断成为图像识别 医学，但AI可以在几个月内学习数百万份病例，如果AI诊断足够可靠。
放射科医生的主要工作是阅读X光片、CT、MRI等影像， 皮肤科、眼科、心内科等依赖影像或信号诊断的专科，AI瞬间给出诊断建议时，但依赖病理医生的肉眼观察和经验判断，根本无暇进行深度沟通，imToken，当AI能够承担大部分诊断工作时。
这些仍然需要人类医生。
