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在這個時代，任何一項新事物的出現似乎都能引起人們的焦慮。
網際網路帶來的資訊爆炸引發了知識焦慮；3點鐘社群帶來了區塊鏈的熱潮，點燃了眾多經濟人的焦慮；AI技術蓬勃發展，各種AI威脅論甚囂塵上，也是大眾焦慮情緒的表徵。
AI+醫療無疑是一塊大蛋糕，對此，大佬們幹勁十足，但普通人卻總是對其有一種既興奮又不安的感覺，我們一方面知道科學技術是理性和人類文化的最高成就，另一方面又害怕科學技術會變成一種發展得超出人類控制的不道德的和無人性的工具。
比起來勢洶洶的區塊鏈，AI醫療看似“溫和”，其實也在不斷加劇人們的焦慮，尤其在醫患二者之間，醫生擔心被取代，病人又何嘗沒有自己的焦慮呢？
焦慮從哪裡來
智慧相對論（aixdlun）分析師顏璇認為，理性的人們會從自身收入、成本（包括機會成本）、風險和社會認可四個角度去衡量醫療環境，而智慧醫療為何會給病人帶來焦慮，我們或許可以從這四個方面得到一些啟示。
1.不患寡而患不均
醫院裡使用AI裝置，其中的邏輯必然不是“方便病人”那麼簡單。因為即使擁有了高科技，民眾還是能感覺到醫生不願或者是沒時間和患者多說一些話。從某種程度來講，AI醫療可能會使得看病更難，因為AI元素的注入，可能會讓待價而沽的醫院又多了一個籌碼。
大醫院本來就聚集了最好的醫療資源和醫護人員，這也讓病患對大醫院的醫療環境趨之若鶩。就在去年5月，腫瘤醫生的智慧助手沃森的國內代理商——百洋智慧科技曾透露，一年內將有150家三級綜合醫院（市級以上大醫院及醫學院校的附屬醫院）引進沃森。
提供AI裝置，固然可以在一定程度上提高大醫院裡的診療和服務水平，但想要徹底解決我國醫療資源分佈不均的問題，還是要讓優質的醫療資源下沉，使基層醫療獲得硬體支援，讓醫護人員自由選擇醫療環境，吸引優質“軟體”也就是醫生資源進入基層或者二線醫院。
但是，這裡又有一個怪圈。那就是患者對基層醫療或二層醫院的信任不高，不願意去就診，導致基層醫療機構或二層醫院的收入較低，而低收益就會導致基層能夠用來購入高階裝置的資金受到限制，這就使得基層醫療硬體水平遲遲提升不了，“軟體”就更不用提了。如此，基層就更加得不到患者的信任。
所以，患有小病和慢性病的大量患者並不會為醫療AI的長足進步感覺到欣喜，因為他們無力對醫院作出制約，作為輔助工具的AI醫療也很難成為制約醫院的力量，相反，AI反而會成為大醫院提升醫療成本的工具和籌碼，這與AI醫療“便民”的目的也是背道而馳的。
醫療資源的稀缺陷阱就如同“雜耍”，太多的“最後關頭”讓人們從一項緊要的應用轉移到另一項緊要應用，從13年到17年上半年，AI醫療各領域共發生融資事件241起，醫療應用層的融資事件佔比約36%，位居第一。這家AI醫療影像發展的好，後面馬上會出現一大群人來跟風。企業們忙著在各個應用層大顯身手，卻忽略了當下最直接的問題和未來會出現的新問題。
這是企業隧道視野所引發的後果。擺脫不了AI醫療應用的管窺，未來肯定會出現AI資源分佈不均而導致的城鄉醫療環境更加兩極化的問題。我們要設計有效的預警機制，讓人們提早為未來做準備。若想讓智慧醫療的惠及範圍持續擴大，就必須令基層醫療進入企業的隧道視野中去。
2.給人希望又讓人失望
1美元的價值，在窮人眼裡和富人眼裡是不一樣的。環境條件會影響富人對1美元的價值判斷，當窮人在評估1美元的價值時，會用上大腦中內化的衡量標準，而不會依賴環境進行判斷。
AI的價值在二者眼裡也是不一樣的。富人會通過各種技術求得永生，能否真正有效就是富人判斷這項技術價值的標準。而對於窮人而言，根深蒂固的“看病貴”會影響他們對AI的價值判斷。甚至於在普通人眼裡，高科技就等於高價格。
窮人會焦慮是因為難以負擔的醫療支出以及腦海中恆有的價值判斷，而對於中產階級而言，焦慮則是來源於希望。著名雜誌《經濟學人》曾在封面文章裡稱，中國總計2.25億的中產階級是“全球最焦慮的人”。國內中產家庭多為4+2+1的家庭模式，常年揹負著上有四老需贍養、下有放開二胎需撫育、中有高額房車貸要還款等諸多經濟壓力。
中產家庭要加入AI醫療，必然要遵循“先需求後產品、先大人後小孩”的重要原則。面對較重的醫療負擔，在中產階級眼裡，新技術AI不得不承擔起控費的角色。
但事實上，一項技術落地必然伴隨著較大的成本，因為其利益相關者太多，包括上游的晶片和軟體開發商，中下游的聯網裝置製造商、零售商、大資料提供商，醫院服務方等等，一整個鏈條看下來，誰又能犧牲自己的利益來減輕病患的醫療支出呢？而面對難以控低的醫療支出，人們的焦慮也會隨著體驗AI醫療的機會成本的增加而不斷攀升。
3.原來我什麼都不懂
從上文來看，人們對AI醫療技術的衡量是相對的。雖然相對性認知是大腦處理資訊的固有特徵，但專業知識和技能還是能讓我們擺脫這一限制，改變我們的認知形成。
然而，AI醫療的專業知識和技能對於普通人們來說卻是封閉的。現如今，社會教育的缺位與現實中AI裝置的廣泛落地產生了矛盾，醫療產品不斷被試驗被使用，人們不知道AI醫療裝置是否在“竊取”他們並不想公開的隱私資料，也不知道AI醫療在自己的診治過程中究竟能起到多大的作用，使用者和開發者的資訊不平等，造成了人們的焦慮。
更令人在意的是，我們的教育也決定了我們始終不會明白AI醫療的內在涵義。人們在學校學習的絕大部分東西都和AI無關，在2018年的校園裡我們要教小孩子什麼，才能讓他們在2035年掌握一項技能，在智慧時代能得到一份工作？時代的不斷髮展給了我們足夠的期許，但卻沒有教給我們適應未來的能力。
4.社會正在販賣焦慮
網上搜一搜AI，會發現很多吹噓AI技術和功能的文章。且不說AI究竟是否有某種奇效，但對於一水的“AI正在取代某某職業”，不瞭解真相的人們確實很容易陷入焦慮之中，彷彿我們一個不小心就會被時代給淘汰。
當然了，對於病人，被淘汰的焦慮是不存在的，畢竟醫療AI就是為病人服務的。但換個角度看問題，病人的焦慮則是——AI那麼厲害，我要不要去尋求AI的診療？這樣說大家可能還不能理解，落實到具體場景試試，看到某個女生整容變得好漂亮，我要不要也去那家醫院開下眼角？
人們看很多問題，是很難從技術和功能的炫耀中跳出來的。哪家的功能最有噱頭，哪家就更容易贏得使用者。所以，各種炒概念的AI文反而容易讓人們難以抉擇，陷入“我看病不用AI我是不是就OUT了的“焦慮感中。
被誤解是新技術的宿命
日常生活中，我們總會將“壓力”掛在嘴邊。現在，我們也能夠準確地瞭解一般性壓力迴應機制的生化指標，也能識別參與其中的幾類分子，包括糖皮質激素、去甲腎上腺素等等，以及這些分子所發揮的作用。
這些相關知識使得我們能夠更加仔細地思考，壓力究竟是被什麼引發的生理機制。就我而言，我更願意把壓力當作一種暗示，我們的焦慮也是來源於此，我們在用它來暗示著新生事物對自己的影響。
馬東曾經說過，“被誤解是表達者的宿命。”將主體換成人工智慧似乎也很恰當。被誤解、被恐懼，也是一項新技術誕生的必然宿命。
人們的焦慮大概也可以總結成一句話：缺少適應和使用能力的自己，會不會有一天被這個時代降維攻擊？
計算機的普及曾讓人們很是焦慮，那時候，懂電腦是一項很了不起的技能。而現在，電腦早已飛進了千家萬戶，然後在智慧手機的攻克下，在書桌上積了灰。
曾經，3G也跟人們手裡的諾基亞格格不入，受到了人們的質疑。直到蘋果、安卓雙雙出現，智慧手機擺在面前，我們現在也迅速地進入了5G時代。
而對於眼下的AI醫療甚至是人工智慧這一整塊的技術，人們的體驗還是太少，就如同80年代的臺式電腦和不知道幹嘛用的3G網路，AI醫療還是缺乏一個契機來進入全民化的互動時代，這個契機類似電腦的微軟系統，智慧手機的觸控式螢幕。
現在的AI醫療剛剛過了最高點，它真正爆發可能是在4到5年之後。焦慮的人們也不用著急，真正成熟的技術總是潤物細無聲。
減輕焦慮，智慧醫療生態才是關鍵
AI醫療究竟在以什麼樣的角度為病患服務？
在國內，資本多佈局虛擬助手、醫療影像、醫用機器人、智慧健康管理這四個領域。其中醫療影像成為資本密集的陣地，佔比最高達到31%，位居第一。從智慧導診、到醫療影像、再到輔助診斷，醫療AI本質上滿足的是醫療服務方的需求。
前不久，騰訊就正式推出了首款醫療AI引擎“騰訊睿知”，率先從診前環節切入，落地廣州市婦女兒童醫療中心實現智慧導診，利用大資料與人工智慧解決資源錯配問題。2017年7月，阿里協同萬里雲釋出醫療AI“DoctorYou”也是這類應用的代表。
據官網介紹，“Doctor You”AI系統包括臨床醫學科研診斷平臺、醫療輔助檢測引擎、醫師能力培訓系統等幾個方面。海信醫療在15年釋出的海信計算機輔助手術和海信外科智慧顯示系統則是醫用機器人的代表，這套系統可以幫助醫生確定手術切除線路。
再者，醫療行業的極致單品已經很多了，谷歌、BAT、科大訊飛等企業都有亮眼的智慧醫療產品，大企業們重視單品無可厚非，但單品策略是沿襲原來工業時代點對點的競爭模式，未來單純做無連線不相關的爆款單品難以形成系統，單品之間、單品與醫療機構之間的磨合也會出現越來越多的問題。
所以，AI醫療的生態佈局十分關鍵。行業正處於風口，企業所佔據的優勢資源隨著時間的推移，潛在的競爭者壯大的機率也就不斷地增長，沒有一個企業能保證自己的單品能夠一騎絕塵。
從長遠來看，智慧醫院才是大勢所趨。未來，智慧醫療行業將會是鏈條對鏈條、生態對生態的PK。
智慧醫療大概可以分成三個階段：
一是數字智慧，很多醫療裝置開始有嵌入式晶片，“雲”是這一階段的頂層環節，能夠解決醫療資訊的儲存、彙總、管理、與發掘，如谷歌的醫療大腦，主打資訊化；
二是感知智慧，包括醫療智慧語音、智慧視覺識別、可穿戴醫療裝置等，這是智慧醫療裝置和人的互動環節，包括獲取與反饋病人資訊、檢測與治療的裝置終端，以Intuitive Surgical為牽頭的機器間接感知治療已經形成小範圍商業化；
三是認知智慧，包括遠端醫療和醫療機器人，能夠做到智慧決策和智慧診斷，讓醫生從繁瑣的事務中解脫出來，從“家長式”醫療轉變為“監督者”醫療。
這只是智慧醫療的大概趨勢，而且這三個階段幾乎是同時進行的，歸根結底，誰能把患者利益最大化，誰能尊重醫療健康的本質和規律，誰能建立良好的醫療規則，誰能化解病患之間的矛盾，誰才能構建出未來完整的線上線下互通的AI醫療健康生態圈。
而建立智慧醫療生態，我們要重視一些問題，比如，醫療體系中哪些場景要納入AI鏈條？整合能否支撐所有的應用？智慧醫療系統是否能擺脫“家長式”醫療？