近两年，医疗AI领域可谓是热闹非凡。IT界人士和医生都在积极推动AI在医疗行业的落地应用。新的玩家和产品方案层出不穷，但真正能走向临床应用的却少之又少。原因之一就在于，医生和工程人员之间缺少足够的合作与信任。
因此，日前在成都召开的图像计算与数字医学国际研讨会（ISICDM），多位来自信息科学（含计算机与电子工程等学科）、数学与医学等领域的专家学者与临床医生聚首成都，围绕人工智能+医疗、医学图像分析等话题展开了深入的交流与探讨。
作为本次大会的独家媒体，雷锋网对多位专家进行专访，并全程记录了各个精彩报告。
大会特地设置了3小时的圆桌讨论环节，让AI学者、医生和企业家同台对话，开诚布公地交流各自对“AI+医疗”的看法和希冀。
作为此次圆桌讨论的嘉宾，美国北卡大学沈定刚教授，医院周鹏博士，中华医学会病理学分会主任委员、原四川大学副校长步宏教授，视见医疗创始人陈浩博士，微软亚洲研究院副院长张益肇博士，医院放射科主任医师唐立钧博士，科大讯飞医CEO陶晓东博士（嘉宾名单按座位顺序从左往右进行排序），一致认为“AI+医疗”除了数据和算法，还必须要有医生的深度参与。
几位嘉宾围绕“AI在医疗领域的应用”“AI与医生的关系”“深度学习是否是‘万金油’”“深度学习在医疗中的不可解释性”，以及“医生和AI专家的合作方式”等话题展开了思想交锋。观点犀利之余不失幽默。
以下是圆桌讨论内容（上篇），雷锋网做了不改变原意的编辑：
一、不同身份、不同立场看“AI+医疗”
主持人：今天的讨论主题是“AI+医疗的机遇和挑战”。首先有请几位嘉宾谈谈对“AI+医疗的机遇和挑战的看法。
沈定刚：我来自北卡罗来纳大学教堂山分校。我在上海交大拿了本科、硕士、博士学位，并于年前往美国约翰霍普金斯大学医学院放射科开始做医学图像方式方面的工作。我认为，人工智能或者深度学习跟我在上海交大研究的神经网络其实是一模一样的。我在年最早将深度学习用在了医学成像当中，我认为这项技术是非常好的。
周鹏：我是来自医院的一名影像科医生，非常有幸跟大家交流。我从年开始做早期肺癌筛查项目的研究，并不知不觉接触到了AI。
最近四年，我们积累了多例0.毫米的标准、薄层、低剂量图像，用于计算机辅助诊断。这两年AI技术发展起来以后，我们觉得终于有机会做一个真正的全流程整体解决方案。因为AI在识别薄层图像时可以起到非常好的效果。
步宏：我也是一名医生，但我是一名思维比较反叛的医生，一直想在行业里折腾点事情。我在自己负责的中国病理医生群里率先提出了推广AI的想法，最开始大家都不了解或不想了解我在说什么。但很快大家讨论AI的热情就比我还高。另外，我供医院也刚刚成立了一个医学AI研究中心，任命我担任主任。这个医学AI中心已经运行一段时间了，可惜还没有建立起很好的状态。
我对AI的看法可以概括为以下几点：一、AI是一门非常有生命力和前景的技术，但医生和IT界人士还没有建立起信任与合作。二、医学AI技术的发展还没有走上“康庄大道”，仍然有许多问题需要解决。我在今年10月26日的中国病理大会上募集了一些项目，但这些项目没有一个真正走到了临床阶段。三、我从医三十多年，总结出一点：医学是一门非常年轻的学科，任何其他学科往医学领域的渗透都将取得非常丰厚的回报。
陈浩：我在香港中文大学读博士的时候，和团队在人机大赛中赢得了十几项冠军。医院建立合作，但我总感觉离临床问题还是太远，所以毕业后又创立视见医疗这家公司。我们希望能用自己的努力真正推动医疗AI和社会的发展。
我们也意识到，目前医疗AI有些过热。如何保证行业沿着正确的方向发展呢？我认为必须医工深度结合。
张益肇：我来自微软亚洲研究院，我们研究院主要做基础研究。在微软做基础研究的专家就和斯坦福和哈佛的教授一样，需要做很多新技术的研究工作，发表论文。我们在很多不同的学术会议都发表了大量论文。
我们08年左右开始做医疗相关研究，医学影像方面的研究则是09年前后开始的。之所以做这些研究是因为，我们认为医疗从社会的各个方面——不管是对百姓生活的幸福程度，还是社会资源的消耗，都将产生非常重大的影响。我们相信人工智能技术将对推动社会做出非常大的贡献，帮助瞒住人们不断提高的医疗需求。
人工智能——目前主要是机器学习，有很大的发展空间。假如我们现在意识到数据的重要性，开始收集数据；不同学科之间交叉配合，一定可以做很多事情。
比尔·盖茨曾经讲过一句话：人们通常会高估任何技术两年后产生的影响，却低估它十年后的影响。从某种程度上来说，人工智能现在是被高估的。很多人认为，既然人工智能在围棋这么难的领域都可以打败世界冠军，那它还有什么不能做的呢？但其实不是这样的。举个例子，在座各位很多都会开车，把一部车从这里开回你家要比打败围棋冠军简单得多，但现阶段人工智能却无法完成。所以说，我们对AI的能力还没有很清晰的认识，不知道哪些是它擅长哪些是它不擅长的。
今天这种活动很有意义，可以促进IT界人士和医生的交流，加深对彼此的了解。有了充分了解的前提，我们才能在十年后将人工智能的价值发挥到最大。
唐立钧：我参加这次会议的初衷源于和李纯明教授在