💎【行业认证·权威头衔】
✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家
✔ 开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料专家/阿里云签约作者/腾讯云内容共创官/掘金&亚马逊&51CTO顶级博主
✔ 技术生态共建先锋：横跨鸿蒙、云计算、AI等前沿领域的技术布道者

🏆【荣誉殿堂】
🎖 连续三年蝉联"华为云十佳博主"（2022-2024）
🎖 双冠加冕CSDN"年度博客之星TOP2"（2022&2023）
🎖 十余个技术社区年度杰出贡献奖得主

📚【知识宝库】
覆盖全栈技术矩阵：
◾ 编程语言：.NET/Java/Python/Go/Node…
◾ 移动生态：HarmonyOS/iOS/Android/小程序
◾ 前沿领域：物联网/网络安全/大数据/AI/元宇宙
◾ 游戏开发：Unity3D引擎深度解析

🚀前言

战胜人类世界冠军后，它转行关注人类生命。

🚀一、Al挑战资深医生

🩺 皮肤科的人机对决：AI达到专家水平

2017年1月25日，一篇题为《用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤病专家水平的分类》的论文在权威期刊《自然》上发表，引发广泛关注。该研究揭示了一个里程碑式的事实：通过深度学习技术，机器在皮肤癌诊断上已能达到人类皮肤病专家的水平。

这实质上是一场精心设计的人机诊断大战。科学家首先让一个深度神经网络学习分析了近13万张皮肤病临床图像，这些图像涵盖了2023种不同的皮肤疾病。随后，21位医生受邀与机器进行了两轮对决：第一轮区分角质细胞癌与良性脂溢性角化病；第二轮区分恶性黑色素瘤与良性痣。最终，AI以91% 的综合灵敏度击败了多位皮肤科医生。

此结果立刻引发了公众热议：未来皮肤病患者是否只需用手机拍张照片，交由AI诊断即可？当下的皮肤科医生是否会面临失业风险？

👁️ 眼科与神经科的延伸：AI在多领域的突破

这并非AI医生首次亮相。2016年11月，谷歌研究团队在《美国医学协会杂志》上发表论文，宣布其深度学习算法在分析视网膜照片、诊断糖尿病性视网膜病变方面，已达到眼科专家水平。这项成果正出自开发了AlphaGo的 DeepMind 团队。

2016年7月，DeepMind宣布进军医疗领域，并与印度、美国医生合作构建了包含12.8万张图像的数据集用于训练。在随后与8位眼科医生的诊断竞赛中，机器再次胜出，其F-Score（用于衡量分类准确性的指标，满分1）达0.95，高于人类医生0.91的中位值。

中国的Airdoc公司也开发了类似的诊断系统，通过训练包含数十万张眼底照片的超百万层卷积神经网络，其模型在灵敏性与特异性等关键指标上，已与三甲医院资深医生持平。

AI的影响远不止于皮肤科和眼科。2018年6月，由北京天坛医院与首都医科大学研发的AI辅助诊断系统 “BioMind天医智” ，在与25名神经影像顶尖专家的对决中，以高出20% 的正确率胜出。

🤖 技术本质：图像识别能力的自然延伸

尽管AI在医学界的表现堪称“神奇”，但在AI专家看来，这些应用并无神秘之处，它们本质上都属于计算机视觉中的图像识别范畴。今天，在大模型的支持下，机器的图像识别能力已在诸多方面超越人类，因此，其在医学影像领域的卓越表现，可视为技术成熟的“正常发挥”。