第一，目前AI还处在非常初级的阶段，有很多不成熟的地方，包括数据模型的建立、数据的来源以及知识模型和知识标准等，这些方面都很初级。而且，目前都是工程师在建立模型，很少有临床医学的专家参与这个过程。所以在这个阶段，AI还存在很多缺陷和风险，如果大规模临床应用的话是很危险的，因为医疗是不能出错的。IT界有个行话叫开着飞机修飞机，但医疗是不行的，一定得把飞机修好了才能开上去，这是由行业的特点决定的，医疗和电商等领域都不太一样。

第二，现在的AI是基于国际开源的一些公用的模型和算法，所以它局限在我们的语音识别、图像识别，对于很多其他逻辑数据的建立，目前还很难建造一个非常符合临床医学规律的数据模型。所以，这就需要更多的数学家参与到医学AI的开发中来。我们的医学数据模型没有建立的话，将来AI的应用场景就会非常受限，会很肤浅。

所以在目前这个状态下，AI用在基层医疗上是不行的，是一个风险所在。或许很多大专家有判断能力，但是基层医生是没有判断能力的，你把这样一个机器给他，他无法判定是采取机器的建议还是拒绝机器的建议，这对诊断疾病来说就会有潜在风险。

在AI不太成熟的时候，我们不主张大规模在医疗领域推广，但是我们需要实验，需要一个局限性的、小范围的、特定环境下的实验，目的是为了帮助AI工程师们去建立更好的数学模型。

第一财经：也就是说，在医疗领域大面积铺开使用AI，除了风险很大之外，还存在很多制约？

卢清君：确实是这样，现在AI的整个设计逻辑还存在短板。它是基于一种完全可控的、可知的、可预测的数学逻辑去建立的模型，换句话说，它是符合现代简单数学逻辑的，比如“1+1=2”的这种。但我们的临床疾病很多情况下不是如此清楚的数学逻辑，它是因果关系，其中会涉及很多潜在的干扰因素，还有未知因素，所以目前建立起来的AI模型还无法模拟临床上的这种因果关系。简单一句话就是，目前的AI不具备逻辑推理能力，因为人还不知道自己的逻辑推理是怎么算出来的。

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