事关医疗领域，中国传出的这个消息，让外媒为之哗然！

不知道大家记得不记得，十年前断言“别再培养放射科医生”的AI教父辛顿，他在去年就认了错，可真正的下文，现在才来。

时间拨回2016年，这位"深度学习之父"放话，五年内AI看片就会超过人类，赶紧停止培养放射科医生吧。结果十年过去，医生该培养还培养，这句话成了科技圈著名的笑料。

但笑归笑，很少有人琢磨他到底错在哪。

其实方向没看错，错的是路径。这十年，医疗影像AI走的都是"一病一模"的老路，即一个模型只认一种病，而且人工标注训练需要耗费两三年时间，如果换个病种还得从头再来。

显然这样的"专科生"，进了医院也很难扛起重担。要知道，腹部CT是公认最难的影像，几十个器官、几百种病，一份影像就是几十上百张切片，软组织灰成一片，病灶全藏在细微到肉眼难辨的密度差里。

说白了，放射科医生的本事，从来不是"会看一种病"，而是"什么病都要看"的综合能力，得是个通才。

然而这道卡了全世界多年的坎，如今被中国团队先迈了过去。

9月18日，阿里达摩院联合浙大一院等机构研发的通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，登上国际顶刊《科学》。这个模型覆盖腹部18个器官、能识别超146种病症，更是在近4万次真实检查中AUC达到0.913，首次达到影像科专家水平。

跟医生"同台考试"的表现也很能说明问题，14家机构的26名影像科医生参与人机对比，仅3名资深医生单独看片略优于它；而医生借着AI的提示辅助，识别疾病的准确率提高10%，用时减少30%以上。

所以《科学》真正盖章认证的，是"医生+AI"这个组合。AI干的正是人不擅长的活，它不会疲劳、不会走神，它是第一道关卡，先替医生把几百张切片过一遍，把可疑的地方标出来。

回头看，辛顿没看错方向，只是没料到，先把这条路走通的是中国团队。