目前关于AI能在医学领域能做什么的猜想比比皆是，但医学领域的AI到底能做什么呢？是时候做一个测试了…

什么样的测试呢？回答这个问题之前，我们需要了解以下两个问题，一是AI在目前的应用大致范围，二是目前AI应用于医学领域的现状以及该测试该应用于哪一医学领域。

人工智能以及大数据目前所做的事情主要有两方面：一方面是处理海量数据，这点即使经过训练的资深技术人员也无法与之匹敌；另一方面是自动化，换句话说就是，即使现在人类能做的非常复杂的事情，以后也可以无人化、自动化。两者也可以结合，比如现在研究火热的无人驾驶汽车。这两方面也是AI在医学领域的主要应用方向，未来若两者结合，或许能开发出类似无人驾驶汽车的医疗AI产品。

AI应用于医学领域的现状

在医学影像领域，用计算机对医学影像图片（如乳腺癌X光片、结肠镜检查和心电图）进行处理和分析并不新奇了。早在19世纪初，数码图片分析和人脸识别技术就有了雏形，利用机器阅读心电图也早在上世纪60年代出现，只不过以前的技术缺陷，被现在的AI技术所弥补。显然，人们不需要在这方面进行测试。

从医学诊断领域来说，不少科技巨头试图开发医学诊断AI，但是从现有失败经验——IBM夸大Watson使用人工智能来确诊新癌症疗法，似乎在提醒着人们：目前的医学发展较多依赖临床经验，缺乏很多固定规则，AI从这医学诊断方面入手似乎也有些操之过急。

从改善优化医生诊断效率来看，AI确实可以让医疗更加人性化，但问题也很多。比如把医生从繁忙的琐事中解放出来，与病人有更多的交流互动，但是所有数据和相关分析都交给AI做，又不可避免会地造成医学“泰勒主义化”（译者注：医院效率至上后医生会有更多时间看更多病人，可能会导致医院企业化）。此外，当AI的日常使用功能成为常态，医学科技发展可能会停滞不前。举个例子，假如有一天AI能为病人按时按量的提供处方药，我们很可能希望AI能够准备一场手术所需的一切，最好把手术也给做了，最好来个AI术前、术中、术后“一条龙”全套服务！

图灵测试

医学AI要处理很多复杂的事情并根据患者状况做出相应决断，也就是说AI能像人类医生一样思考、决策，这就要求医学AI通过图灵测试（Turing Test）。图灵测试，由英国数学家和计算机科学家艾伦·图灵于1950年提出，当测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问；进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能的。其目的就是确定计算机能否像人类一样执行复杂的决策。但目前为止，不仅是医学领域，在几乎所有领域，还没有计算机能通过图灵测试。

但这篇文章作者Michael J. Joyner认为，在医学方面，人们可以从治疗严重肥胖症患者方面找出突破口。这也就是文章开头所说的测试。

为什么是肥胖症？

肥胖症是一个普遍疾病，而且与心血管等疾病息息相关。再者，与其他疾病相比，肥胖症治疗有许多易于测量的指标，一张量表、一个BMI指数，就可以进行量化。目前，手术可能是最有效的治疗方式，但毕竟不是长久之计啊！割掉的脂肪，对于“管不住嘴、迈不开腿”的患者来说，旧脂肪不去新脂肪不来，长起膘来也还是分分钟的事。

这两点也就显示出AI应用于肥胖症患者的优势了。除了简单的身体综合指标的检测，AI还可以综合患者的遗传数据、饮食和运动偏好，结合可穿戴设备收集的信息，制订个性化的食谱并通过短信发给患者。甚至，在患者忍不住胡吃海喝时，通知餐馆控制食物的种类和分量。做的更“惨绝人寰”一些，可以对其乘坐汽车等进行编程和追踪，使患者难以在快餐店停留。或者，当算法监测到患者有“管不住嘴”的迹象时，可以通过可穿戴的医疗AI设备，调节身体的激素水平或者让大脑中出现厌食的情绪，神不知鬼不觉地就让患者打消了进食的念头。

这样一个“3D化”的减肥治疗方案若是开发出来，势必会对手术治疗肥胖的方法产生冲击，也能作为一个测试，告诉人们AI在医疗领域到底能做什么、怎么做、潜力有多大，从而为后续的开发提供宝贵经验。

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