原標題：張文宏：不主張用大數據替代臨床簡單問診，寧把機會給年輕人
澎湃新聞高級記者 陳斯斯
7月11日上午，在2020世界人工智慧健康雲峰會上，特別設置「戰『疫』雙俠高峰對話」，「疾控女俠」復旦大學上海醫學院副院長吳凡、「硬核醫生」復旦大學附屬華山醫院教授張文宏進行主題為《人工智慧如何應對全球性公共衛生突發事件？》的高峰對話。
對於大數據給醫療帶來的便捷性，兩位專家均給予了肯定。
張文宏：要充分利用技術，但是不能迷信技術
對於大數據在疫情防控過程中起到的作用，張文宏表示讚同。
他坦言，對於傳染性疾病，其防控核心便是快。上海自新冠肺炎疫情早期就使用大數據，為疫情防控提供了一個可以操作的時間窗口，取得了良好效果。但他同時指出，要充分地利用技術，但是不能迷信技術。
他又具體指出，大數據臨床應用還存在比較多的障礙，不像流行病學領域的應用。在臨床上，很多特殊案例都超出了人工智慧的演算法邊界。AI在影像學領域發展很快，但面對新冠肺炎這一新發傳染病，當沒有足夠數據「喂」給AI，甚至無法正確讀片，最終還是只能依靠醫生的經驗判斷。
醫生會被AI取代嗎？對此，張文宏並不擔心。在臨床上，他也不太主張用大數據替代簡單的問診，他說「寧可把機會給護士或者是年輕人。」
「所有的電子病例都是有價值的，比如從北京到上海可以拿到所有的病例，現在人可以被取代掉嗎？不可能。人不能什麼事都不做的，全讓機器做，這不是什麼好事，所以大數據將來的發展，我個人認為一定要精準，哪些東西能給我們做增量，不是取代我們，取代毫無意義。」他稱。
張文宏同時強調：「大數據的發展必須跟人類的長遠發展方向一致，這樣是有盈利的；大數據把人取代掉，用機器取代人成本更低，這是錯的。大數據發展一定要跟人類使命、人類命運共同體保持一致，如果不一致，大數據只追逐利潤，我個人覺得會失敗。」
吳凡：大數據能動態感知病例關聯情況
吳凡也讚同張文宏的觀點。
她同時認為，人工智慧的發展方向跟人類終極命運捆綁的方嚮應該是一致的，機器不是取代人，機器要去做人的大腦不可及的地方，「因為教育背景、知識背景、知識體系，一個人的經驗，人的一生是有限的，但是機器可以做到，把前面幾輩人的智慧都集合在一起。」
對於傳染病防控方面，吳凡認為，大數據起到很大的作用。
「以往，我們每個醫院發現傳染病診斷以後，診斷的是單個病人。單個病人診斷以後，即便信號通過網路報告，但如果沒有大數據的智能分析動態感知的話，一個醫院報一個，A醫院報一個，B醫院報一個，這兩個之間是沒有辦法進行關聯的，現在有了人工智慧大數據之後，第一個作用就是不同地方發現了散在病例，可能是有關聯的，可能第一時間顯現病例報告，或者是呈現非常態情況下的爆發或者是聚集，動態感知馬上就能知道。」吳凡說。
同時，吳凡認為，通過大數據進行深入發掘，可以分析該病例的發生時間、空間以及氣象等，跟市場、農產品等之間有什麼關聯。
此外，還可以通過大數據來感知生態文明，「通過數據模型可以對未來預測，比如今年上海雨水多、天氣比較悶熱，那麼蚊子就更容易生長。」
吳凡表示，今後公共衛生體系建設中，新技術的應用場景將更加廣闊。不僅是醫療方面，甚至包括氣象數據、農業部門的數據和動植物的數據等，都會參與到公共衛生體系當中。
但吳凡也補充道，醫療人工智慧發展的當下，除了為人類做貢獻，一定也要注意，它是不是會傷及人類的利益，這些利益包括個人隱私等。
July 11, 2020 at 12:14AM
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