为什么在搜索引擎上搜索达不到治病的目的

兰兰时代1

我们的传统医疗存在“看病难，看病贵”，以及医患关系紧张和设备良莠不齐等问题，一直困扰和影响着医疗体系健康发展的关键因素，传统医疗几乎已经走到了尽头，如果不进行改革，必然将导致医患关系问题的进一步升级。

从专业角度上看，对患者进行准确的诊断，需要同时了解患者的主要症状、发病的特点、病程的长短、以及相应的各种次要症状（辅症），这些被称为诊断要素的组合数可达数十种，甚至数百种之多；不掌握患者所具有的疾病症状要素的组合，就失去了诊断赖以进行的基础。

获得准确完整的症状要素后，就可以选择出与这些要素组合相符的疾病，从而得到诊断结论。这一工作的实质是，依据症状要素组合，搜索与之相符合的疾病的过程——即搜索过程。在现实中，这一过程是在医生的头脑中进行的。

然而，人脑这台生物计算机存在天然的缺陷，诸如存储量小，速度慢，更重要的是搜索结果存在模糊性，能搜索的病种也十分有限，同时在很大的概率上存在错误或遗漏（误诊或漏诊）。根据世界卫生组织对各国医疗机构的统计结果，这些机构平均漏诊和误诊的概率，高达50%或更多；

另一方面，搜索过程不是创造过程，人类的想象力和创造力在这里没有了用武之地，而搜索这种不需要想象力和创造力、繁琐的机械性劳动，恰恰是人类大脑最不适合做的，而这一工作却是电脑最好的用武之地。电脑强大，快速的存储和运算能力，可在瞬间将患者的所有症状要素搜索匹配到数千种人类疾病中的某个病种，从而获得结果。

显然，人工智能诊断要做的仅仅是将完整的患者症状要素输入电脑，余下的工作就由电脑自动完成，无需过多的人工参与。因此，获得并输入完整正确的患者症状要素，是电脑人工智能诊断的首要前提。

由此可知，虽然百度只能对各个症状或疾病进行单个词条的解释，无法对整体疾病呈现的复杂、大量的症状要素做判断，亦即无法进行疾病诊断，因此，可以将百度理解为医学名词解释大全，它可以解释各个医学症状或疾病的词条，但难以获得疾病疾病诊断结果及处理方案，这就是搜索百度达不到治病目的的原因。

人工智能的强大力量，已在历次世界象棋和围棋冠军与电脑对抗的大赛中，以电脑胜出而彰显。