Ai進入醫療領域是很多大小公司都在做的事，因為這個落地場景的切入，與ai本身的落地簡直渾然天成。

一開始聽到這個論點，可能會讓人覺得吃驚。事實卻與直覺相反。

目前的ai主要是基於資料驅動的深度學習和強化學習技術。通俗來說，就是目前的人工智慧主要還是從大量的資料中提煉出資料規律。與小學生做數學規律題類似。只是這個資料集非常大，提煉出的資料規律更復雜些。

但是基於資料驅動的方式，其本身的推理能力，長記憶聯想能力，以及對知識結構本身的理解都不太行。

我們聯絡下醫生的工作。醫生主要的診斷過程無外乎，望聞聲切，其實都是病人身上的各種各樣的資料。現代醫學會透過各種體檢裝置，把這些指標都量化，資料化。診斷的過程就是根據這些資料來確定病情的過程。

診斷過程並沒有複雜的邏輯推理，長期記憶，只是根據資料表現來確診。這個過程和目前主流的Ai學習是相當一致的。所以，對於Ai去從事醫生診斷的工作，我認為還是非常可行的。只是這個過程醫生願不願意配合，就不好說了。

當然，關於醫療中的拿藥，導航，結算，體檢，都不太需要人力。只有需要人文關懷，又情況複雜的崗位，還是人更合適。比如，護士，保潔。

對於ai進入醫療領域，我認為是好事情。可以緩解相當一部分醫患緊張造成的矛盾。當然醫療ai落地的過程與其他對置信度要求極高的行業落地是類似的，需要分多步走。