AI 輔助看病的優勢，使其具備一定靠譜性

• 數據分析能力強大：AI 可以快速處理和分析大量的醫療數據，包括病歷、影像資料、檢驗報告等。通過對海量數據的學習，AI 能夠發現一些人類醫生可能忽略的模式和關聯，為疾病的診斷提供參考。例如在糖尿病視網膜病變診斷中，AI 系統通過對大量眼底圖像的學習，可快速準確地識別病變特征，輔助醫生判斷病情嚴重程度。
• 提供標準化診斷意見：AI 遵循預設的算法和模型進行診斷，不會受到疲勞、情緒等因素的影響，能夠提供相對標準化的診斷建議。在基層醫療資源相對薄弱的地區，AI 可以作為一種輔助工具，幫助基層醫生獲得更規范的診斷思路，一定程度上減少因醫生經驗差異導致的診斷偏差。
• 持續學習與知識更新：AI 可以實時學習新的醫學研究成果和臨床實踐指南，其知識儲備能夠緊跟醫學發展的前沿。相比人類醫生需要花費大量時間進行知識更新，AI 能夠更迅速地將新的醫學知識融入到診斷過程中，為患者提供基于新醫學進展的診斷建議。

AI 目前存在的局限，導致其看病不完全靠譜

• 缺乏臨床經驗與直觀判斷：盡管 AI 可以處理大量數據，但它缺乏臨床實踐中的直觀感受和經驗。醫學不僅僅是數據的分析，還包括醫生與患者面對面交流時的直覺判斷、對患者整體狀態的評估等。例如，醫生通過觀察患者的表情、肢體語言等，可能發現一些潛在的心理問題或其他線索，而這些是 AI 目前難以做到的。
• 復雜情況處理能力有限：人體是一個極其復雜的系統，疾病的表現往往具有多樣性和復雜性。一些罕見病、多種疾病共存或癥狀不典型的病例，對于 AI 來說是巨大的挑戰。AI 可能無法像經驗豐富的醫生那樣，綜合考慮各種因素進行靈活的推理和判斷。在遇到復雜病情時，AI 的診斷可能會出現偏差或無法給出有效的解決方案。
• 倫理與法律問題：AI 診斷的責任界定尚不明確。如果 AI 給出的診斷出現錯誤并導致患者受到傷害，很難確定責任主體是開發 AI 的公司、使用 AI 的醫療機構還是其他相關方。此外，AI 系統使用的訓練數據可能存在偏差或隱私泄露風險，這些倫理和法律問題都限制了 AI 在醫療診斷中的全面應用。相信在 AI 的幫助下，人類的健康水平也會比之前有更大的提升，讓我們拭目以待吧。