“量入为出，按需选择。”山东第一医科大学医学人工智能与大数据学院教授孙亮认为，基础好的医院可发挥专业优势，借力高校企业联合研发；资源有限的，从低成本应用入手，先解决临床最急的痛处。

　　AI出手了，专家还“香”吗？

　　肺泡灌洗液是肺部疾病诊断的“信息金矿”，但传统检测方法查得少、等得久，很长一段时间里，大量有价值的信息被浪费。质谱分析技术虽能在一例灌洗液中捕捉8000多种蛋白，但这一技术门槛很高，全国能熟练掌握的专家屈指可数。

　　“肺泡灌洗液模型”的研发，改变了这一困局。它将专家解读逻辑编码植入算法，经上百种样本训练校准后，如今只需十几分钟，便能给出感染、结核或肿瘤的高准确率提示，让稀缺的专家经验得以“量产”。

　　在基层，这种经验的复刻尤为珍贵。近年来，青岛莱西、聊城莘县等地，AI诊疗系统多次“揪”出嗜铬细胞瘤、急性白血病、不典型心梗。这些危重病例，稍不留神就会漏掉。

　　听起来，AI正在复刻专家，甚至超越专家。那么，AI会取代专家吗？

　　多位专家坦言存在“跟进焦虑”，原创性算法的技术壁垒，让使用端的专家群体时刻担心被颠覆。

　　而马振申认为，这种焦虑或许为时过早。

　　“目前AI只能完成诊疗的一部分。”他解释，即便在最成熟的影像诊断领域，AI也仅能处理肺结节、血管分析等特定任务，肺炎等复杂疾病的综合判断还无法给出，“全科的重要性，AI替代不了”。