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    機器會比醫生能干？目前還沒有。但是，某些醫學領域，機器能幫助醫生提供更好的服務。

    人類反復跌倒的地方，機器能助我們一臂之力。每個醫生，即使是那些頭腦最優秀的醫生，也會有健忘、出錯、注意力分散的時候。統計數字可能會讓即將接受外科手術的患者感到不安：每10萬個手術之中，就會有一起手術弄錯人體部位。每1萬個手術當中，就會發生一起體外物體（比如手術工具）意外留在病人體內的烏龍事件。

    諸如核對清單這樣技術含量較低的自動化工作，有助于減少上述失誤。比如，采用核對清單的工具，核對病人身份、手術部位、確定手術儀器和環境是否消毒、術后統計手術工具數量，術后并發癥和死亡率都有所降低。簡單步驟每年可讓成千上萬的病人免受感染之苦。

    人類處理和操作信息的局限性大大限制了醫生（哪怕是最能干的醫生）及時更新最新醫療信息的能力。僅2014年就有75萬多個新的醫療研究。即使假設外科醫生僅需了解自己專業內的最新研究，最優秀的醫生也無法消化所有信息。僅癌癥領域，每年就有15萬篇新增研究成果。

    另一方面，計算機很善于搜索、組合海量數據。IBM的人工智能系統沃森（Watson）就是例子。紐約紀念斯隆凱特琳癌癥中心的外科醫生小組、德州大學的安德森癌癥中心以及克利夫蘭診所正在訓練Watson,用海量癌癥數據來提供更加定制化的醫療服務。

    在波士頓兒童醫院，Watson將幫助醫生診斷、治療某類腎病。另外，Watson也會與蘋果公司組隊搜集保健數據；和強生公司合作改善膝關節和髖關節替換手術病人的術后護理工作；和醫療設備制造商Medtronic一起檢測糖尿病人何時需要調整胰島素用量；與CVS合作，改善針對慢性病人的服務。另一個以計算機為輔的癌癥治療方法已經被廣泛用于腫瘤學實踐。另一些自動化系統檢測有助于避免藥物處方中的錯誤。

    對于許多病人來說，接受機器的醫療診斷或治療很可能會讓他們覺得不爽。根本問題在于醫療行為是否能夠完全依賴數據驅動。如果所患疾病和診斷治療之間的區別僅僅在于處理數據，那么，大體上說，計算機有一天就能提供人類水平的醫療服務，甚至比人類醫生做得還要好。

    但是，治療疾病不僅僅是個數據處理問題。在一些病例中，我們或許缺少相關數據，醫生的判斷才是最好的。醫患之間的互動也會為病人帶來很多好處。安慰劑效用也是真實和有效的。研究表明，如果病人與醫生有著密切私人關系，并且醫生也參與到護理過程，病人就更有可能遵循醫生制定的治療方案。治療既需要人類互動，也需要病人信任醫生，這是計算機無法做到的。

    病人也可能會質疑計算機是否能提供最棒的醫療服務。2010年，發表在《Health Affairs）的研究顯示，消費者相信醫生能夠提供標準的醫療服務。相比之下，他們認為，嚴格根據醫療數據和指南的醫療服務（就像那些自動化醫療系統所做的那樣）只能滿足了最低要求，符合最低的質量標準。

    但是，某些醫療領域，算**有更好的用武之地，作為補充，而不是替代醫生。普林斯頓大學的經濟學教授Janet Currie和他的同事研發出一種簡單的算法，可以提高心臟病人的護理質量。根據他們的分析，佛州醫院急癥室十分之一的病人，在1992年到2011年有過心臟病發史，但是，他們接受的治療并不適合他們的病情，不適合的護理反而增加了死亡率。基于病人特征的算法可用來偵測治療手段中的不適性，有望改善治療結果。

    僅僅因為算法能夠協助醫生做出更好的決定，并不意味著沒人類什么事兒了。重要的是不要過分依賴數據和自動化。醫生 Bob Wachter就曾講述了一個電子醫療系統的自動化如何導致舊金山醫療中心一位患者兒童的用藥過量的反面例子。

    盡管依賴自動化會有害，但是，自動化確實能提高安全性，事實已經證明了這一點。人類自保的野心將使自己不可避免地走向自動化，醫療領域也同樣如此。原因很簡單：有些事情上，人類比機器做的好，但不全是如此。