35岁的邓金科是广东省阳山县江英镇大塘坪村的村医，他平时主要看感冒、发烧及高血压、风湿性关节炎等慢性病。过去，遇到棘手问题，他只能让村民赶紧去镇上或者县里。现在，邓金科的手机里多了一个App——“叮呗”人工智能医生，外加一台只有5斤重的便携式监护仪，他就可以直接去村民家里采集心电图以及血压、血糖、血氧、脉率、体温等基本健康信息，也能通过这台设备长期保存这些信息。

最近几天，全国很多地方都是高温酷暑，但是周围不少影像科医生因为看到医学影像“人机大战”的文章，感觉被浇了一盆冷水，急着跑来问我医学影像科医生的出路到底在哪？鉴于文章广泛的社会影响力，我觉得应该站出来提出一些自己的疑问和看法。

人工智能能够提高医疗诊断的速度和准确性。但是，在利用人工智能的力量来识别X光图像等医疗影像，从而进行诊断和治疗之前，研究人员必须让算法学习究竟要识别哪些内容。对于某些较为罕见的疾病来讲，由于在监督学习环境下能够用来训练AI系统的图像非常稀缺，识别医学图像中的罕见病理成为了一个严峻的挑战。

医疗健康领域从 2017 下半年起在创投圈的地位有所增加，其获投项目占全行业全部融资数量的比重较前期有了较高幅度的增加，这一趋势也在 2018 年得以持续。

在近期一项影像诊断的人机大赛中，25名资深医生不敌人工智能，准确率落后约20个百分点。人工智能和医疗专家的关系是替代还是共生？如何科学认知人工智能在医学影像等方面的角色？这里，笔者根据清华大学近期召开的“智慧医学影像2018论坛”中32位医疗AI专家的发言，和读者共同探讨AI在医疗变革中的作用。