骆新：今天我也不妨问问台上诸位。如果以后到了医院去以后，我们人工不用了，像这样的筛查，完全交给机器来用，你敢去吗？
盛斌：我能举手发一下言吗？
骆新：不是，你肯定说你敢。
盛斌：不是。
骆新：你在干这个事儿，你在做这个事儿。
盛斌：骆老师，我不敢。
骆新：你不敢？
盛斌：我不敢，因为是这样，其实机器学习算法，它一定是能达到非常高的准确度的，但即便再高的准确度，它的准确率也不会是百分之百。那医生也是如此，就是我们确实存在一种情况，是医生也判错，机器也判错的情况，都是存在的，而且这个事情将永远存在下去。
贺志强：永远存在。
盛斌：对，所以这件事情，确实需要有一些机制来做。那我们看到的，比如说在新加坡我们看到，在去年年底的时候，新加坡做了一个工作，它实际上它做的一个事情，就是说它人判和机器判同时判，判完的结果，如果有差异，它会请另外一个所谓的senior的专业医生再去判一次，然后通过这种方式，能够使它判得更为精准。
贺志强：但是我还是有点不同的看法，因为刚才我在想一个问题，我们去医院检查身体，抽血检查，非常多的指标。
骆新：对，不都是机器来判定的吗？
贺志强：对，那个都是机器判定的。所以我觉得这个虽然时间，当然肯定跟立法有关，但是随着时间来讲，我觉得可能应该会有一个什么是机器应该做的事儿，什么是医生应该做的事儿。
褚君浩：如果说是通过严格的标准的认证，这台机器诊断某一类疾病，它已经是非常准确的了。
骆新：人可能还会出现偏差，但机器可能它的概率可能会比，它出现那样的风险的概率，可能要比人要低。
王浩冲：我觉得这要分个类，比如现在我们人工智能所做的很多的智能，叫边界智能。像AlphaGo，它是在围棋这样的一些边界条件下，非常明确的一些条件，它能做到精准的战胜了人，所以我也认为，如果一些病情，我们有一些标准的依据，或者一些像血检等等，有一些标准的这样的一个评判标准，然后通过技术，是可以把这一类做到精准，我也是很相信这个。而另一方面，如果我们要再去把更深入，借助医生主观，或者他的一些经验来丰富，我认为还要在神经网络，因为现在它就是一个暗箱，如果有一天我们把这个暗箱所理解了，或者它的一些深层的一些理论所理解，它可以把我们的一些经验的东西，甚至于会更深化，所以我一直是相信技术在发展的。
褚君浩：也许到最后还有一些必须要人来做的，机器不能，也会有这样的一些领域，所以这个是不能绝对的来。
骆新：什么样的工作一定得是人来做，机器坚决不能做？
张春蔚：实际上我觉得现在我们这个阶段，仍然是在一个早期的阶段，眼下还是说如何下完3000万局的棋局，完成AlphaGo的这样的一个大数据的这样一个积累的一个阶段，在这个积累之后，然后再往下走。你比如说我们最经常碰到的一个案例，就是老婆生孩子，保大还是保小？人可以做决定。机器能够说保大还是保小吗？这个人其实脑袋里面已经想了要大还是要小，但他嘴里说的那句话，永远是我们相信大夫。
贺志强：所以现在需要的是立法问题，如果机器说是，医生说不是，算谁漏诊？
骆新：这是一个问题。
贺志强：如果医生说是，机器说不是，算谁漏诊？
骆新：对。
贺志强：所以，这个是一个特别大的一个问题。第二个就是医疗影像的这个共享的问题。我们想，一个医生一辈子能看多少病人？但是如果我们这些高质量的糖的这个图片，给机器去训练，可能一个月，可能上亿的这个训练做完了。那我看过上亿个各种这个状态的这个糖网之后，那我的诊断的这个水准，那可能就全世界最超级的，所以这个数据怎么共享？这是我们这几年标准化的共享，这是我们这几年投影像医疗想得比较多的两个问题。
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