进入移动版，省流量，体验好看病难、看病贵，一直是深受关注的民生问题。人工智能（AI）能解决这个难题吗？在中国人工智能学会近日发起主办的2019中国人工智能产业年会中，多位专家在智能医疗论坛上介绍了AI医生的最新研究成果。清华大学教授、国际核能院院士、中国人工智能学会会士张勤坚信，如果自己团队研发的DUCG系统能尽快完善并应用于临床，将大大改善中国的看病难问题。而这个目标，距离实现已不太遥远。（12月16日 《经济日报》）
2018年，全国有医疗机构99.7万个，其中三甲医院仅1442个，94.6%都是基层医疗机构；而就诊总人次83.1亿，其中基层就诊人次44.1亿，仅占53%。这也就导致了大医院人满为患，初级卫生保健机构却鲜有人问津。
为何？说白了就是对初级卫生保健机构医疗技术和医生技能的不信任和不满意。原因也很简单，首先薪酬普遍较差，据《辽沈晚报》报道，2017年沈阳市社区卫生服务招聘毕业生，月薪只有1500—1800元，这也使得优秀的医卫人才不愿到基层就业；其次学历普遍较低，相关统计显示，2016年中国社区卫生服务机构的全部人员中，有72.1%的学历为大专及以下；最后设备普遍不足，由于大部分的基层医疗机构资金并不充裕，制约了先进诊疗仪器的引入和升级。
缺钱、缺人、缺设备，其直接结果就是诊疗水平低。生活中，街头巷尾不乏这样的“聊天”，说某人患病，在基层医疗机构治疗多日未见好转，最终经某大医院专家的诊疗，病情迅速好转，甚至费用还远低于基层就诊开销。
此时，AI医生的出现和推广，更似一种优质医疗服务的共享，它依靠知识库和科学的算法诊断病情，判断更加精准，“经验”更加丰富，效率也将显著提升。这不仅可以提高基层医疗机构的综合服务水平，更在一定程度上降低了医患矛盾的发生概率。
当然，AI医生并非万能，亦存在局限性，如AI医生在理想的条件下工作良好，但情况一旦出现偏差，就很容易出错。此外，它暂时还只能做一些例行和重复性的工作，而化验、诊断和开药只能由医生完成，等等。
故而，要实现“90%大病不出县”，AI医生还需在辅助诊断的基础上，向诊治领域延伸发展，就像科幻剧中所展示的，它不仅能够判断病情，更能提供多种治疗方案和方式，患者只需要按需选择，便可实现“一仓式”治愈。我们相信，随着人工智能的持续发展，看病难、看病贵等问题，必将会得到更好、更快、更加有效的解决。
