如果让人工智能那个阿尔法狗学习中医，会不会超越有经验的老中医
我有一位同学，2014年冬天发热咳嗽，在附近诊所治疗，略有些咳嗽。一个多月不见好转，眼看过年了，老伴儿女都催促去换医生换地方，无赖之下，他又换了一个诊所，输液几天，还是不见好转。
过年了，只好坚持，到了正月初四，在成都附院检查，第二天去拿检查报表。当时同学才让我知道。
拿到结果，医生要求住院观察。命是重要的，虽然自己觉得不十分严重，还是住院输液等待好转。老婆又在上班，每天早晚从租房处赶公交送两餐饭过来。我下班后就去陪伴他。
谁知更严重的事发生了，正月十一的晚上，医生忽然会诊说：”你可能是2号病，把你吐的痰一切都要收起来，我们教授过来看了后，你需要隔离。”同学奇怪地问：什么是2号病？“”这你就不用问了。”医生说。同学虽不知什么是2号病，但要隔离，一夜无眠。无赖之下，告诉妻子。
妻子一大早赶到医院，问医生：“什么是2号病？”医生回答还是一句话：“还没有完全确认。”
医生告诉同学的第二天晚上，同学咳嗽时吐出一块与凉粉一样的痰，交给了护士，他觉着胸前一切好多了，并且一晚上咳嗽少了，而咳得也不急促。也就是这夜第二天早上，教授来看了他，没说什么，就走了。下午，所有会诊的医生到他病房问候，并道歉，让他受惊了。
过两天，同学出院了，住院药费一切，一万一千伍佰三十元，这是总帐目，当然不算来去车费，生活费。
出院那天，同学儿女叫我在一起吃饭，同学疑惑地叹道：“要是在老家，这样的感冒，我们那位老医生，最多三付药，两佰元钱不到，就好了，前后我就用了两万多啊！”当然大家与我还是不知那2号病姓什名谁。
我这些年生过许多小病，同学就是感冒后寒热往来咳嗽，这是中医认病。
为什有人骂中医，挡住别人财路。你看退休老中医，医德好的，门庭若市，排长队比医院还多。我们附近就有这么一位中西结合退休老中医。退休只西医比较，西医大大逊色了。
不要骂中医了，那是祖宗千百年救死扶伤的精华。娘生了你，还要骂无用，这不是国人品质。
人工智能可依中医四诊规律诊断病患，并按中药配伍原理开药方吗
中医全信息人工智能仪己使用多年。对人体某部位经络穴位及相关全身疾病做岀诊断及治疗。己兴起多年，近年戛然而止。究其原因，当然是市场的各种因素。对全方位中医电子智能化，己是末来的方向，为使中医尽快达到云医学大数据，推动中医药大数据的研究，和人工智能的临床应用是当务之急。中医临床的标准化和数字化为中医的智能化奠定了坚实的基础。现已制定了中医基础理论术语，中医病证分类和代码等20多项国家标准。以及中医病症诊疗等209项行业标准。把中医各流派的诊疗思想和辨证罗辑和处方经验加以整合，编入电脑，使普通医师也融入名老中医的思想，使中医得到傳承和发展。病人看病方便，快捷，准确，将使病人受益匪浅。也会把中医推向一个新的高度。
人工智能在中医中有哪些应用
用比较通俗但不太严谨的话来说，智能就是基于已经发生的历史信息对未来或许尚且未知的某种情形做出准确预测的能力。
就像下围棋的人工智能需要人类告诉他什么是输什么是赢，医疗服务的人工智能也需要人类告诉他什么是正确什么是错误。假设有人要教一年级小学生加法，最低限度他得有办法告诉小孩知道1+1=2是对的，1+1=3是错的。如果他自己连这样的判别标准都没有，一会告诉孩子1+1=2是对的，一会告诉他1+1=2是错的，1+1=3才是对的，这样的环境下孩子最后能学得会正确的加法才怪！
缺乏标准化的中医目前就面临这样的情形，没有客观临床标准指导下的稳定的正例与负例，也就根本没有可以拿来识别庸医骗子的医疗水平和训练人工智能的可靠历史数据。
所以无论人工智能还是别的什么，一切都要回到200年前的原点上：废医验药。如果不能用临床实证医学用可信的客观数据来评估中医中药的疗效，就像人工智能不能帮助算命瞎子算命、帮助风水先生看风水一样，人工智能也帮不到传统中医看病！
在中国，为什么人工智能可以在医疗领域发展起来
人工智能技术与医疗事业的契合点在哪里？现阶段的人工智能是否能够对医疗事业带来重大影响？我们简单的来分析一下。
传统医疗行业与模式存在众多弊端
医疗作为一个特殊的行业存在，由于其自身体系的独特性与封闭性，难免会存在着这样或那样的问题，就像大家知道的那样，看病难、看病贵已经成为人们普遍抱怨的对象。人民的生活水平得到了逐步的提高，对医疗资源的需求也日益增强。由此一来，卫生服务需求与医疗卫生资源的矛盾日益突显。
医疗资源集中、小病也去大医院，无形之中就给医院带来了很大的负担。大医院的功能本应是收治危重病人和疑难病人，却收治了大量常见病、多发病患者，不仅造成看病难、看病贵，还浪费了大量的宝贵资源；“以药养医”的畸形发展更是给病患就诊带来了不必要的经济负担，小毛病动辄开药几百上千元早就是家常便饭，回扣的潜规则导致一些医生并不是为患者考虑最优的诊疗方案，而是最贵的方案；地域之间的公共医疗资源分配不均，比如三甲医院大部分都分布在省会城市，先进的医疗器械和优质的医护资源也都集中在这些医院中，这就自然导致了大量的患者涌入这些医院，就诊效果难以保证。从另一个角度来看，传统医疗手段对于疾病诊断方面存在一定的误差，在某些疑难病症上的诊断与治疗更是存在两眼一抹黑的情况。
人工智能技术在哪些环节拥有优势？
可见，医疗是个“历史遗留”问题，在我国是这样，在很多发展中国家乃至发达国家也拥有类似的问题。而对于人工智能技术来说，其在大数据领域与运算速度上的先天优势可能为医疗事业带来惊人的进步。在最简单的化验分析阶段，如今已经拥有人工智能设备在进行这一环节的操作，虽然样本采集诸如采血、采便、穿刺等还需要人工来进行，但后续环节已经完全可以由人工智能技术代劳，样本分类、离心、推片、染色、划片等步骤要比人类操作的效率高很多，即便是鉴定也可以通过将样本数据与大数据进行分析比对来进行判定。
统计机构IDC的预测数据显示，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中80％以上的数据为非结构化数据。IDC认为，未来人工智能技术将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊断、药物研究、医学影像、基因科学等细分的医疗场景。从目前来看，IBM的“沃森”应该是全球领先的医疗人工智能系统，它将人工智能的数据整合、分析与判断能力与人类医生的诊疗经验相结合，提供辅助医疗的处理逻辑。
新医疗技术更加依赖人工智能
中医“望闻问切”的时代早已远去，今天的医疗技术更加追求缜密、严谨、细致，这恰好是人工智能技术所擅长的。在疑难杂症方面，人工智能技术可以把全球病例汇集成一个庞大的数据库，只要几毫秒的时间就能调取并检索关键数据；而基于神经网络、计算机视觉、深度学习和语音识别等技术的人工智能系统还能对阿尔兹海默症、精神分裂症等疾病进行早期预警与诊断。
Winterlight的机器学习软件对阿兹海默症患者和健康人的演讲进行分析，从语料中找到语速、语调和语法的区别，找出规律。普通人用这个软件去测试，能够得知自己未来罹患阿兹海默症或其他认知障碍的风险有多高这项技术能够帮助人们提早预测抑郁、中风、失语、自闭症、多动症等认知障碍，进而进行预防或提早接受治疗；波士顿生物医疗公司的BERG人工智能系统对比分析从癌症患者和健康人身上采集的样本，试图在14万亿个数据节点中找到能够“对症下药”的那些关键节点，而如此海量的数据节点完全无法依靠人类医生来分析。由此可见，因为数据量庞大、病例罕见等原因导致很难由人类医生的完成的工作，正在被人工智能技术一点点发现并解决，虽然人工智能要形成完全的诊疗能力还需要很长时间，但其已经影响到了医疗行业的工作模式，让新药研发、病理诊断等工作变得更加高效；同样，未来的新医疗技术也更加依赖人工智能。
大数据系统为人群提供量身定做的医疗服务
相对于雇佣家庭医生的高价格，人工智能技术可以通过人们的工作环境、工作时间、作息规律、饮食偏好、病患病史等众多细节来量身定做一套适合每一个个体的医疗服务，还包括健身、保健等等。通过智能手环、智能心率带、智能内衣等周边设备获取人们的数据，并上传到云端服务器，再通过系统制定一套可供参考的医疗服务细则，类似的事情已经在欧美国家开始部分试点，想必距离全面铺开也只是时间问题。而对于基因测序这种前沿科学，业内人士普遍认为基因测序在未来一定能够实现全民普及，把基因和锻炼、饮食、传感器等加起来，基于大数据进行深度分析就可以进行有效的健康预测、健康管理。
“人工智能＋医疗”，不是噱头，而是未来
总的来说，人工智能在医疗领域的机遇主要有七大方向：
一是提供临床辅助诊断等医疗服务，应用于早期筛查、诊断、康复、手术风险等评估场景；
二是医疗机构的信息化，通过数据分析，帮助医疗机构提升运营效率；
三是进行医学影像识别，帮助医生更快更准地读取病人的影像所见；
四是助力医疗机构大数据可视化及数据价值提升；
五是在药品研发领域，解决药品研发周期长、成本高的问题；
六是健康管理服务，通过包括可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险；
七是在基因测序领域，将深度学习用于分析基因数据，推进精准医疗。
所以，人工智能在医疗领域的发展前景广阔，一定能发展起来。
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