人工智能系统通过学习，推理和自我纠正来模拟人类智能。瑞士苏黎世联邦理工学院转化医学研究所副主任JörgGoldhahn博士表示，这项技术有可能比医生更准确地进行诊断和进行外科手术。

它具有“近乎无限的容量”，可用于数据处理和后续学习，并且可以以人类无法比拟的速度执行此操作。

越来越多的健康数据，包括应用程序，个人监控设备，电子医疗记录和社交媒体平台，正在为机器提供尽可能多的有关人员及其疾病的信息。与此同时，机器正在“阅读”并考虑到迅速扩大的科学文献。

Goldhahn说：“今天的医生可以通过跟上当前的医学研究，同时与患者保持密切联系来近似了解这一知识，这种观念是一种错觉，尤其是因为数据量非常庞大。”

例如，机器学习也不会受到反映文化影响和与特定机构联系的人类学习中潜在偏见的相同程度的影响。

Goldhahn指出，虽然与患者建立关系的能力往往被视为有利于人类医生的论据，但这也可能是他们的“致命弱点”。信任对患者很重要，但如果机器和系统可以被视为无偏见且没有利益冲突，那么机器和系统可能比人类更值得信赖。

此外，一些患者，特别是年轻患者和患有轻微疾病的患者，可能对正确的诊断评分高于同情或持续护理，他说。“在一些非常个人的情况下，机器人的服务可以帮助患者避免感到羞耻。

当今医疗保健系统面临的主要挑战是成本上升和医生数量不足。Goldhahn说：“人工智能驱动系统的引入可能比招聘和培训新员工更便宜。它们也是普遍可用的，甚至可以远程监控患者。”我们现在知道的医生最终会变得过时。

但加拿大蒙特利尔麦吉尔健康与社会政策研究所的Vanessa Rampton和瑞士苏黎世大学医院的Giatgen Spinas教授认为，机器永远不会完全取代医生，因为医患关系的相互关联质量至关重要，不能被复制。

他们同意机器将越来越能够执行人类医生今天所做的任务，例如诊断和治疗，但是医生会留下来，因为他们更善于与整个患者打交道。

他们说，医生可以将患者与患者联系起来，并且可以获得与患者生活相关的整体疾病知识。

医生与患者之间的关系，医生横向思考，并考虑到患者的偏好，价值观和社会环境，对于康复很重要，特别是对于复杂的情况，当症状没有明显原因时，如果存在高风险，不利影响。

“对于那些了解问题的严重性以及他们可以信任谁的人来说，感觉他们已经被听到了，这对患者至关重要，”Rampton和Spinas争辩道。

“作为一个人，计算机无法照顾患者，因为他们不是人，也不关心任何事情。复杂的机器人可能会表现出同理心的态度，就像人类可能在社交场合表现得很好，但在情感上仍处于脱离状态，因为他们只扮演社会角色。“

最重要的是，一些患者无法治愈 - 关心的是帮助他们在最长的时间内保持最佳的生活质量。“这里医生是不可替代的，”他们强调说。“机器人无法理解我们将疾病与生活任务联系起来的担忧。”

受过监管且实施良好的机器可以为患者带来巨大的利益，但是谁想要从机器人那里获得终端诊断，请问Michael Mittelman及其同事患者的评论?

他们说：“患者需要得到人们的照顾，特别是在我们生病和最脆弱的时候。一台机器永远无法向我们展示真正的舒适感。”

他们承认人工智能可能有可能成为医疗保健领域非常有用和创新的助手，但他们希望人类始终有空间 - 人类医疗保健专业人员。

他们总结道：“最终，没有人愿意被告知他或她正在死于一个无法理解这意味着什么的实体。我们认为AI是仆人，而不是我们医疗保健的主管。”