如果你去正规的大医院看过病，你肯定对医生的诊断方法印象深刻：首先他会让你做各种各样大大小小的各类检查，然后边看检查报告，边问患者你什么病呀、持续多久了、之前吃过什么药、对什么药过敏等等。走出医院以后你会对医生的诊断很不放心，这根本不是医生在给我看病，是仪器和我自己给自己诊断了病情，医生只是负责在医笺上写一串正常人看不懂的字，然后去药房取药。
现代的医生怎么诊断病情的呢？主要是两个方面，一是各种仪器检查报告，二是根据经验进行临床诊断分析。这对医生有什么技术上的要求呢？一是要看得懂仪器检查报告，二是要积累足够多的临床经验，所以老医生的挂号费特别贵，而且很难挂上。今天，一个人从本科开始学医，到学够足够的知识去开始执行医生的工作需要经过5年本科，3年研究生和3年博士，共11年时间的学习。在这11年里，一部分时间用在学习如何看仪器诊断报告，大部分时间在学习研究各种典型医学案例，积累经验。
从这个角度来看，大部分的医生其实并不需要太高的专业本领，他做的更多的是简单重复的工作，理论上，只要能看到检查报告和积累一些病例，人人都可以当医生。既然医生不需要太高的专业本领，为什么过去几百年时间里，医生地位一直那么崇高？因为人体是一个非常复杂的组织，造成人生病的原因非常多，要把浩如烟海的病例都学好记住，这非常困难，需要超出常人的刻苦和长时间的积累。
但是，随着人工智能的迅猛发展，医生的时代可能很快就要结束了。
首先需要声明的是，我是人工智能的保守主义者，我不认为人工智能已经或即将到达奇点，不认为人工智能已经足够成熟，我认为当下人工智能还处于初级发展阶段，如果说人工智能的进程有一百步的话，现在的人工智能才迈出了第一步，很可能脚都还没有落地。但是，哪怕是走了半步的人工智能也足以颠覆很多古老的职业，如医生。
现阶段的人工智能擅长的是什么？人工智能具有迅速处理海量复杂数据信息能力，具备通过逻辑推理和深度的归纳分析解决通用问题的能力，并能够从一个平台迁移到另一个平台的不朽思维，永远不会抹去或忘记事情，也不会搞错任何信息。所以现阶段人工智能非常擅长简单的、重复性的、有规律的脑力劳动。
看出来了吗？当前大部分医生的工作其实就是简单的、重复性的、有规律的脑力劳动，而人工智能在这些医生面前有更多的优势，如，诊断速度更快，机器能实现一体化的检查、分析、诊断和治疗方案，患者不需要一个个检验科地跑，来回穿梭于诊室和药房，只需要被机器扫描一下，然后取药回家；如，机器诊断的准确性更高，由于机器的缜密逻辑和永不出错，而且一切出于客观逻辑而没有主观判断，所以机器几乎不会出现误诊；成本更低，未来涉及到人力劳动的服务都会很贵，而机器服务几乎是零成本的，所以成本自然会大幅下降；对患者隐私的保护更到位，机器不会好奇不会八卦不会传播患者的信息，诸如此类。所以，准备欢呼机器人医生时代的到来吧。
其实，不需要等多久，机器人医生已经在路上。如IBM创造“沃森”正在快速成为一名优秀的医生，沃森已经掌握了世界顶级医学出版物上的医学信息和资料，并接入了几家大医院的病例库，凭借这些信息和资料它能快速去匹配病人的症状、用药史和诊断结果，并形成一套完整的诊断和治疗方案。从掌握的病例数量来看，机器人沃森可能是世界上最优秀的医生。
而在国内，一众科技巨头也在积极布局智能医疗，如，腾讯就在开发一个名为“腾讯觅影”的医疗领域AI产品，它通过对人体进行扫描，就能检查出人体内各部位、各器官的的疾病，哪怕还只是一个苗头。据介绍，腾讯觅影的工作原理分两步：第一步，海量学习、理解和归纳各种医疗信息，包括权威医学书籍文献、诊疗指南和病历等海量信息，自动构建一个大规模的“医学知识图谱”；第二步，接入各大医院的临床诊断案例库进行深度学习，不断自行优化其运算模型，提升诊断能力。当前，腾讯觅影已经初步在河北十多家大医院落地，辅助医生进行诊断。
我一个医生朋友见识过腾讯觅影的能力后也不禁感叹：辛辛苦苦学医11年，抵不过机器学习一天啊。
