国外推出超小医用机器人。这种直径1厘米、长2厘米、重仅5克的医用机器人可以到达人体内患病处，并能与其它医疗器械配套使用

中山大学附属第一医院医生操作达芬奇手术机器人进行手术

医院配送机器人“诺亚”在手术区运送医疗物资

2016年，“白酒女孩”在京实施脑部微创手术。医护人员调节机器人

达芬奇手术机器人

11月6日，讯飞科技研发的“智医助理”机器人以456分的成绩通过临床执业医师综合笔试。在全国53万名考生中，这一成绩属于中高级水平。

千百年来，在与疾病搏斗的历史上，人类是当之无愧的主角。如今，机器人来了。随着时间推进、科技进步，它们通过“人工智能”加持，依靠计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理等技能杀入医疗界。

医疗行业，迎来了一场“人机之战”。

机器人来了

一份2017年医疗人工智能产业报告显示，2015、2016两年新成立的人工智能+医疗公司数量是过去18年的两倍。

在世界享有盛誉的画家达芬奇去世400多年后，一款同名的手术机器人在美国诞生。

1999年1月9日，第一代达芬奇手术机器人在美国面世，2000年被美国药监局正式批准投入使用。

创造“达芬奇”的Intuitive Surgical公司对它寄予厚望。专家们也期待着它能辅助医生完成复杂外科手术。他们希望，“达芬奇”能成为行业里的佼佼者，就像画家达芬奇一样，在历史上留下浓墨重彩的一笔。

很快，“达芬奇”风靡全球，在世界顶级医院“攻城略地”。

2006年，它来到了中国。

2015年，它来到了广东。

中山大学附属第一医院引进的第三代达芬奇手术机器是华南地区首台。很快，包括中山大学附属肿瘤医院在内的顶级医院也将它请进了手术室。如今，它被广泛用于外科大部分领域微创治疗，包括肿瘤科、胸外科、妇产科、泌尿外科以及心脏手术等。

中山大学附属第一医院的肝胆外科主任医师殷晓煜是“第一个吃螃蟹”的人。两年前，在达芬奇手术机器人的配合下，他成功帮助患者切除胰腺体尾部的肿瘤。

“患者的脾脏血管被肿瘤压迫得很严重，肿瘤与脾静脉、脾动脉粘连得很紧密，需要将胰体尾和脾脏连带肿瘤一并切除。”殷晓煜说，过去他会为患者做传统开腹手术，手术切口会达到二三十厘米，患者创伤大，术后感染几率也增大。有了“达芬奇”，手术切口变小了、患者失血变少。患者在术后恢复更快，愈合更好，能缩短住院时间。

眼前的“达芬奇”由外科医生控制台、床旁机械臂系统和成像系统三部分组成。其机械臂系统如同一只章鱼，共有四条可实现540度旋转的可交互式“操作臂”和“镜头臂”。

手术过程中，殷晓煜坐在手术无菌区之外的操控台上。眼前的显示器呈现放大10倍的三维立体高清影像，使他能清晰地关注到手术视野中的每一个细节。

“手术机器人具有高稳定性和精准度，超越了肉眼和人手的局限，能辅助外科医生完成高难度的手术。”殷晓煜说。

如今在广东的三甲医院，“达芬奇”在手术中已占有一席之地，成为外科专家不可或缺的助手。

除了这些“大块头”，更多小而精的人工智能产品也不断被投入到临床使用。它们主要运用于智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理等三大场景。

11月14日，在广州南方医科大学珠江医院内分泌科，一位病人正在与“糖小护”机器人进行沟通对话。

“咪卡，咪卡，什么是糖尿病？”

“糖尿病是指人体分泌器官胰岛受到严重影响而产生问题，比如某人半年时间经常有应酬，饮食大鱼大肉，或者每天都喝可乐、果粒橙等甜饮料……”

内分泌科主治医师陈容平说，机器人“糖小护”不仅能解答患者的提问，还能一站式采集患者健康数据，合理为患者搭配饮食，评估产生糖尿病并发症的概率。它还是一名健康管家。若患者出现低血糖，它还能“一键通知”家属和医生，争取抢救患者的“黄金时间”。

“糖小护”开发企业的相关负责人李雪梅说：“小机器人装载了领先语音收集和处理系统，能与患者直接语音对话。接收提问后，‘糖小护’就能调动知识库内容，回答病人问题，帮助病患了解糖尿病。在未来，‘糖小护’有望用方言与病患进行沟通互动。”

在智能影像识别领域，众多巨头瞄准了这一细分市场。如科大讯飞股份有限公司开发了一款人工智能医学影像辅助诊断系统。2016年6月以来，该系统通过学习68万张肺部CT影像资料，已在医院CT室辅助医生诊断了约11000人次的CT。

机器人在解放人力和流程优化上挑起了大梁。广州市妇女儿童医疗中心首次启用物流机器人“诺亚”，用于配送药品、标本以及手术器械。

“诺亚”自如地穿梭在医院侧楼：“我要出发了！”“我现在进入电梯了！”“我被挡住了”……在医院副院长张志尧看来，“诺亚”搭载的药箱使用了密码锁，保证重要的医院设备和药物无污染运输，进一步降低人为错误的风险。

医疗健康创新创业大数据平台火石创造发布的2017年医疗人工智能产业报告显示，2015、2016两年新成立的人工智能+医疗公司数量是过去18年的两倍。

这背后是市场嗅觉敏锐的资本的助推。老龄化社会到来、慢病高速增长、大健康意识增强等因素催生了人们对医疗服务更进一步的需求。另一方面，医疗资源短缺、地域分配不均等问题，让投资人更看好人工智能在未来医疗市场上的作为。在他们看来，人工智能嫁接医疗能提高医疗效率和生产力，缓解供不应求的情况。

BAT、谷歌、IBM和Facebook等国内外巨头均纷纷布局人工智能+医疗市场，抢夺医疗市场这块“大蛋糕”。一场人机博弈愈演愈烈。

人机之争

人工智能应用大多体现在影像资料和数据分析上，但人工智能如何通过与病人的直接接触和互动交流来实现精准诊断和治疗，仍是一道技术难题。

“狼来了！”广州中医药大学临床医学专业研究生蒋豪（化名）在看到机器人通过临床执业医师综合笔试的新闻时，不禁发出这样的感慨。作为一名医学生，他会担忧无法通过临床执业医师考试，这样他将无法到正规医院行医。

这份担忧并非毫无道理。中山大学附属第一医院院长肖海鹏说，数据显示我国国家执业医师资格考试的通过率仅为50%到60%，即有约一半的医学专业学生没能通过资格考试。

机器人果真比人厉害吗？

外科医生殷晓煜不以为然：“机器人并非万能。以达芬奇机器人为例，一些复杂、疑难的手术，仍需要外科医生以传统的方式处理。说到底，手术机器人也是由医生来操作的。”

内科医生陈容平认为，人工智能的最大价值在于解放医生。“过去但凡接收一名新病人，医生、护士就得给他科普什么是糖尿病、应该注意什么、为什么要注射胰岛素等共性问题。如今引入了拥有语音交互功能的‘糖小护’后，医生、护士就可以从这些繁琐的事务中解脱出来，去做更有价值事情。”

在一些业界人士看来，人工智能需要用大量数据支撑，医学影像、医疗病例、基因突变、诊断病例、术后跟踪、健康行为数据均为医疗人工智能行业应用的前提。

然而，在2017人工智能＋医药健康创新峰会上，浙大睿医人工智能研究中心吴福理表示，目前不同医疗机构间数据差别非常大，为人工智能处理徒增困难。缺乏标准化的数据，人工智能就无从谈起。

吴福理提出设想，未来的医疗数据尤其是临床数据，应像今天移动支付领域的数据一样，由国家成立类似金融“网联”那样的医疗数据连接中心并将这些数据聚集起来，统一制定数据标准、标注标准、病种影像数据标准。

一种共识是，人机之争，争在病患。

目前，人工智能应用大多体现在影像资料和数据分析上。但人工智能如何通过与病人的直接接触和互动交流来实现精准诊断和治疗，仍是一道难题。

在广州一家三甲医院从业21年的内科医生张鑫（化名）说，病患表达五花八门，要实现机器人与病患之间有效的沟通，实非易事。再者，人体本是复杂系统，如牙痛可能是冠心病的“信号”。机器人能否拥有望闻问切的能力，有待商榷。

迈过技术关，还有心理关。在医患关系紧张的当下，要病患相信人工智能的诊断并不容易。如果人工智能出错或是医生采用人工智能错误建议，谁来负责？

张鑫还认为，在这场人机之战中，医护人员也需要学习如何与机器人共处。“对于医生来讲，若是不了解人工智能的算法，那他们就难以信服软件提出的诊断方案。”他说。

就医院的管理层而言，IBM全球咨询服务部医药行业负责人周德标在接受媒体采访时直言，机器人要拿到“通行证”没有想象中容易。它们势必会打破原有规则，改变医院原有的管理方式。他的直观感受是，目前三甲医院对其积极性并不高。医院院长倾向认为真实医生比人工智能有用多了。人工智能的下一个主战场不在三甲医院，而是在基层医院。

但医疗初创企业Airdoc市场副总裁张京雷则认为，人工智能进入基层医疗市场困难重重。中国基层差距很大。病患对人工智能接受度也低，企业需要很大精力和投入科普人工智能和摸索商业模式。

未来之路

未来人工智能医疗的发力点很可能主要在基因分析和精准医疗、智能药物研发上。

资本的炽热和医患的观望并存。在这个十字路口，人机之争的未来在何方？

广东省第二人民医院院长田军章说，不远的未来，医院会上线交互性机器人。它能取代医生回答病人的常见问题，把医护人员从重复繁琐的工作中解放出来。

珠江医院血液科的李玉华医生提出了她的想法：未来，人类医生将潜心科研，攻克疑难杂症。病人来医院看病，接待他们的医生、康复师都有可能是机器人。

梅奥诊所的创始人之一、美国医师和外科医生威廉·梅奥（William J. Mayo）曾说，医学的终极目标是消除病人对医生的需求，让医学承担预防疾病和延长生命的角色。北京康夫子科技公司CEO张超表示，席卷全球的人工智能浪潮，似乎表明人类正在往这一目标迈进。张超说：“研发人工智能是为了代替医生从事重复性的工作，例如导医和影像识别等，而非取代医生。想实现梅奥的终极目标，人类就要把人工智能与更多医疗行为结合起来。”

在2016年举行的第三届乌镇互联网大会上，百度董事长李彦宏提出了发展人工智能医疗的想法。他认为未来人工智能医疗的发力点主要在基因分析和精准医疗、智能药物研发上。在基因分析和精准医疗方面，业界人士认为，计算能力强大的人工智能会为医生梳理最新基因研究成果。在基因领域，经机器人整理和清洗数据后，医生能在第一时间了解科研成果，并将其用到临床实验中去。

我们再来回看一组数据：美国塔弗茨药物开发研究中心2014年的报告显示，一款成功上市的新药前后需要消耗掉29亿美元资金。其中包括约14亿美元直接投入和研发失败导致的约12亿美元的间接投入。新手段节约时间和经济成本不言而喻。

目前，借助深度学习的技术，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破……在医学生蒋豪的朋友圈，有这样一段话：“人工智能，是否会让医生感到恐慌甚至取代医生，不得而知。至少，它们是人开发的。而没有人比人更了解人”。