硅谷的诊疗应用软件何其多，为何只有这个app火遍了欧美与非洲 |发现

作者| 实习生廖垠雪

 编辑| 傅博

最可怕的事情还是如期而至：周一来了。

但是，你一早起来，就觉得头晕眼花、胸闷气短，想找个医生好好咨询一番，但是又不想出门，毕竟要在交通和挂号上耗费太多时间…怎么办？

这个时候，一位红遍欧美的“智能医生”也许能给“起不了床”的你一个靠谱的诊疗结果与解决方案。

“他”的全名叫做Ada，是一款利用人工智能技术对用户进行问诊的app。因此，其独特优势就在于，让内置的AI助手通过一系列提问对用户的病症进行诊断，并提供一定的治疗建议；

同时，他还能记录和保存用户的私人医疗数据，将其提供给专业医师作为日后诊断的参考。

I am Asa！’

据Ada开发公司的联合创始人兼首席医疗官Claire Novorol称，这款app能够识别1万种病症和疾病，已经搜集了来自100位医生的实际临床诊断经验，比任何一个人类医生掌握的知识都要更加渊博。

“Ada一直在利用人工智能技术不停地‘学习’更多医生掌握的本领，这就像Alphago一样，通过不断地数据训练，某一天会超越医生的诊疗水平。”

当然，与很多市面上的其他app一样，它还能以视频聊天的方式让医生和病人进行即时沟通。因此，每个“病号”都可以随时随地就诊。

这些功能听起来似乎很不错，不知市场反馈又如何？

一些数据证明，这款医疗app的确火了：

发布于2016年7月的Ada虽然目前只有IOS版本，但在app store评分却是“满格级”好评——五星。 

来自一位下载用户的好评：诊断很准确，谢谢开发者！

此外，据包括悉尼先驱晨报、医学新闻公报等多家国外媒体报道，Ada在发布不久，就迅速在新西兰、加拿大等地成为医疗类下载量第一的app。

而来自Priori Data（一家专做App数据统计与市场分析的机构）的调查数据显示，从发布至今，Ada的总下载量已经超过了210多万次。

其中，截止2月10日，在美国的医疗app大类中，它的下载量排名第六；

更出乎意料的是，在肯尼亚、巴基斯坦、尼日利亚与菲律宾等非洲及亚洲的发展中国家的医疗app大类中，它的下载量位居第一。

再来看Twitter上，一些医疗专家也在推荐这款刚刚在美国推出不久的app：

一位医疗专家

因此，无论从哪个角度来看，Ada都成了最近炙手可热的医疗app新宠。

听上去似乎很神奇，但为了检测它真实的智能诊疗水平，我们还是下载了Ada，并亲身体验了一下：

从下图，你可以看到Ada的界面十分简单，而且问候方式十分友好。

问候方式

首先，它需要用户自己来输入一些观察到的症状。因此，我们输入了“感到头晕”。随即，Ada就列出了许多更加具体的病症供我选择，譬如睡眠质量差、出现幻觉、幻听等。（下图）

各种选项

为了刁难它，我们选择了一个最模糊的选项——我就是觉得不舒服，但你问我到底是哪里，我也不知道（So What…）

因此，它又进一步询问了更多具体的问题，比如出现病症的时间、是否抽烟喝酒、是否脸色异常苍白、是否长时间感到焦虑、是否有创伤性经历等等。

提问1：这个病症困扰你多久了？

提问2：你是否发现自己情绪反复陷入低落中？

提问3：你是否有过一些创伤性经历（譬如性暴力、家庭暴力、自然灾害等等）？

最有趣的是，当它问我是否腹痛，而我选择yes后，它让我在图中选择一块具体的“疼痛”区域。这个功能十分形象，可以让诊断更加精准。

腹痛图，这个功能非常不错！

值得注意的是，除了措辞十分严谨外，Ada在显示最终结果之前，也会提示用户，这不是一份真正的医学诊断结论，最好的办法还是要咨询专业医生！

一个谨慎的提醒

最后，它呈现给我一份含有多种可能病因的报告，并说明了病症与病因的关联性，以及可能的治疗方法，每个结论都较为简短。

“头晕”的结论

从这次个人体验来看，通过手机app进行病情诊断确实有一些优势。第一点就是快速和便捷：

整个过程就像在跟朋友发短信一样，通过日常易懂的语言，用户就能大概了解自己可能存在的病情。如果只是一些小毛病，完全不需要再预约挂号，省钱省时间。

而Ada的这一优势在社会医疗保险并不发达的国家和地区也更加明显，这就解释了为何它会在发展中国家颇受欢迎的原因。

其次，在全球普遍存在的“医疗资源相对紧张”的情况下，它可以让更多的人获得就医问诊的机会，缩小不同地区医疗水平的差距，同时也减轻了医院与医生的工作压力。

但是，在诊断精确度这一点上，包括Ada，所有医疗app的人工智能诊断方法从诞生开始便受到许多争议。

结合这一次的使用体验来看，虽然app不会像医生一样受到自身水平和状态的影响，但是它毕竟无法理解不同病人、病情的细微差异。

况且，简短的文字交流目前还远远比不上面对面的沟通高效。

比起机器，人与人之间对语言信息的处理更加敏锐，对话的内容不仅是文字本身的含义，语气、语调、说话方式上的差别有时候也能说明一些问题，这也让医生能够根据病人的回答有针对性地继续问诊。而机器人的灵活变通能力相对弱一些。

更重要的是，“看病”不仅仅是询问病症这么简单。很多时候病人自己对病症的认识和描述也并不准确，需要通过医生进一步观察和身体检查来确定病情，拿出的解决方案也因细微差异而有很大的不同。

app如果仅仅依靠提问便进行诊断，在很大程度上会影响诊断结果的精确度。而错误的诊断结果可能会延误最佳治疗时机，或者导致错误的治疗方法，从而加重病情。

因此，或许考虑到这种情况，Ada才会附加“医生视频诊断”“医生在线提问”等多种其他功能。

人工智能还只是医生的一种诊疗辅助？

虽然开发者认为，AI会比人类医生诊断地更为准确。但根据一些研究显示，AI问诊的精确度仍然无法与人类医生相比。

去年12月，来自哈佛、人类诊断项目等研究机构的研究者们在华盛顿特区让234名医生与23个app进行了一场较量。双方都需要以病症为基础对45个虚拟的病人进行诊断。

实验结果表明，84%的医生在第一次问诊时就能进行正确的诊断，而只有51%的app可以得出正确结论。尤其是在诊断严重复杂的疾病时，医生显得更为可靠。

在诊断程度较轻的疾病时，医生正确率为65%，app为41%；而当面对程度严重的疾病时，医生的正确率为79%，app的正确率只有24%。

研究者表示，这场比赛虽然是在比较医生和app的诊断准确率，但更重要的是从中获得启发，未来能让这类app帮助医生，减少诊断错误。

因此，在短时间内，医生诊断病情的角色是不可替代的，但AI仍然有广泛的运用前景，比如通过一些穿戴设备和感应装置，用户可以自行收集、储存并上传自己的健康数据，而app则可以对这些数据进行整合分析。

我们认为，从更长远的目标来说，这些数据可以让医生们在人类群体的层面上总结出一些趋势，从而实现长期以来人们梦寐以求的医学愿景——在疾病爆发之前就能预测和防止它的发生。

这是36氪国际新闻组的一个新栏目：发现。网罗全球各个传统领域的技术革新创举——让你发现，原来这些行业也可以这么玩！

如果有什么意见或建议，请直接在下面留言，36氪会为你变得更好。