在相當長的時間內，人工智能只能服務醫生，輔助醫生，不可能取代醫生，因為部分疾病需要根據病史和患者各個方面的具體情況來判斷，這是AI做不到的。

“AI對影像的診斷效率高于醫生，但永遠不可能取代醫生。”在皮膚病人工智能發展聯盟與與華夏皮膚影像人工智能協作組戰略合作發布會上，華夏皮膚影像人工智能協作組組長晉紅中說道。

但目前達成的一個共識是，隨著我國人口老齡化與醫療需求逐年上升，人工智能可有效緩解我國醫療資源短缺不足的問題。 AI 在醫學影像的應用上優勢明顯，通過大數據和人工智能技術可以創建有效的解決方案。

如在2018 年4月 ，中南大學湘雅二醫院、丁香園和睿琪軟件聯合發布的中國首個皮膚病人工智能輔助診療綜合平臺“智能皮膚”正式向臨床醫生開放使用，并成立了皮膚病人工智能發展聯盟，由中華醫學會皮膚性病學分會第十五屆委員會主任委員陸前進教授擔任主席，該聯盟主導的“智能皮膚”目前對 85 種皮膚病整體識別準確率達 86% ，其中34種皮膚病的準確率在95%以上。

陸前進介紹說：“曾經有545名皮膚病/性病科醫生參與‘人機大戰’，未定級醫師、住院醫師和主治醫師分別得到54.6分、50.6分和59.0分，用時94秒、109秒和107秒，但是AI得分87.5分，用時31.4秒。對于臨床測試結果，醫生和AI對病例診斷與識別的準確率分別是73.8%和76.6%。”

陸前進認為，AI對醫生和患者都可以起到良好的輔助作用。“我國老齡人口與醫療需求逐年上升，醫療資源明顯不足，而且皮膚病有2000多種，不同的疾病具有相似的癥狀，同一個疾病會具有不同的癥狀，這都給醫生的診斷帶來挑戰。AI可以輔助醫生進行圖像管理，提高工作效率，AI還可以當做百科全書，共享專家資源，幫助醫生進行繼續教育、學習提高。”

同時，陸前進認為AI對患者就診判斷也可以產生積極的影響： “患者對疾病的認知程度不夠，對醫院信息掌握不充分，而且虛假醫療廣告充斥網絡，這都可能導致患者延誤部分疾病的最佳診治時機。患者在未來可以通過AI對皮膚病進行初步診斷，判斷其輕重緩急，再通過AI精準導診，讓疾病得到最佳治療，而且AI可以向患者定向傳遞科學信息，對慢病進行管理，維護患者長期健康。”

而在晉紅中看來，AI還可以促進臨床學科的整體發展，他認為，近年來，隨著圖像識別、深度學習、神經網絡等關鍵技術帶動人工智能的發展，基于影像資源的人工智能既對傳統醫療行業形成挑戰，但更以一種整合式技術的創新方式，為臨床學科帶來發展的契機。

但一個不可忽略的事實是，盡管AI已經具備了較強的學習能力，但尚不能做到真正的智能，在臨床應用仍然存在技術瓶頸。“AI還需要醫療機構、醫學專家、學術組織、企業以及第三方運營機構共同參與，來推動其進一步發展。”晉紅中說道。

同時，包括晉紅中和陸前進等在內等專家都認為AI不可能取代醫生。

陸前進表示：“在相當長的時間內，人工智能只能服務醫生，輔助醫生，不可能取代醫生，因為部分疾病需要根據病史和患者各個方面的具體情況來判斷，這是AI做不到的。”

晉紅中通過六個方面分析AI不會取代醫生的原因：第一，人具有思想和情感，有時情緒會對病情產生較大影響，這是AI無法判斷的；第二，疾病診斷需要結合多方面的信息，目前AI主要解決皮膚病的影像問題，不可能完全替代醫生診斷；第三，影像中的信息需要對患者進行解釋，這個也只能依靠醫生；第四，人類的疾病總是在不斷發展變化，這都需要行業和醫生跟進研究，所以醫生永遠走在AI的前面；第五，疾病診斷后的治療只有醫生可以完成；第六，醫生和病人之間需要持續的信息溝通和情感交流，這也是AI做不到的。