从此项研究的结果来看，这套AI模型在实际诊断中是可靠的 。 科学家让AI对100名患者的样本血浆进行分析，并与69名健康无癌个体的血样进行比较 。 机器学习模型不仅可以区分患癌和无癌的样本，还能区分不同类型的癌症：以86%的敏感性识别出肺癌患者，对于无肺部疾病的个体没有出现假阳性报告，并且以81%的准确率区分出前列腺癌和肺癌 。
“达到这个准确率具备了参考价值，但需要注意的是，这个结果可能是在理想的条件下得到的，论文作者可能也剔除了许多不规范的样本和数据 。 ”徐军认为，这还是一项早期的概念验证研究，应用到临床还需要做大量工作 。
专家认为，AI和大数据的加入，可以完成更加复杂的任务 。 比如基因序列的读取，是人的眼睛和智力水平基本上无法完成的，而人工智能和大数据技术的广泛使用将能够很好地解决这个问题 。
徐军告诉采访人员，人工智能技术在医学领域得到广泛的关注，它并不是偶然发生的，而是建立在近年来以机器学习为代表的深度学习技术取得了巨大突破的基础上 。
“2019年，《自然·医学》出版了一期特刊，该特刊的12篇论文全部和人工智能相关，这说明人工智能技术和医学结合的爆发点已经到来 。 ”徐军说，以人工智能技术为核心的机器能够极大地弥补人类的不足 。
但徐军也指出，人类医生的优势是冷冰冰的机器无法代替的，机器不具备人对疾病的认知和理解，同时，治疗的过程不仅仅是数据处理过程，更重要的是医生和患者之间的沟通和互动 。 医生对于患者的关怀和安慰是机器无法做到的，而这在治疗过程中有时非常关键 。 因此，未来最好的模式是机器与医生协同开展工作 。
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