埃里克·托普在《深度医疗》中把自动驾驶与人工智能的医学实践相提并论：在理想的环境和交通条件下，自动驾驶汽车已经可以达到 L3 水平，而 AI 医疗仍处在 L1 到 L2 的路上。他据此判断，AI 医疗不太可能超越自动设备的 3 级水平——很多诊断工作、阅片工作可以由 AI 辅助完成，但就医学整体而言，在任何时候、任何情况下，绝不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。这一分级差距，勾勒出全球医疗 AI 的真实发展阶段：整体仍处于辅助角色，而非替代角色。
分级差距说明什么
参照自动驾驶的分级框架，人类司机监督环境对应 0 级至 2 级，系统监督环境对应 3 级至 5 级。托普的类比意味着，AI 医疗目前仍停留在需要人类医生主导、系统提供辅助的位置。他给出的伦理注脚很直白：在高速公路上用自动驾驶摸鱼的司机，也绝对不希望是机器人给自己主刀。医疗面对的伦理问题比智能驾驶更严重，这正是 AI 医疗难以向更高级别跃迁的关键约束。
中国的位置：有基础，仍早期
AI 的三大基石是数据、算法、算力，数据被称为 AI 时代的“石油”。医疗数据属于患者隐私，所有权理应属于患者，实际中医疗大数据的权属基本在医院方；也有观点认为所有权在患者个人、控制权在医院、管理权在政府。目前 AI 模型训练所需的医疗数据，大多通过企业与医院签署研发协议获得，通常遵循“数据不出院，模型出院”的物理隔离原则。据动脉网报道，国内各大数据交易所已有不少将“医疗卫生”纳入交易品类，但目前仅有贵州大数据交易所上架了一款“儿童构音障碍早筛语音数据”产品，售价 25 万元，已交易两笔。这一早期状态说明，中国在应用场景与数据规模上具备基础，但整体仍处于早期阶段。
托普在分析 IBM 医疗 AI 沃森的失败时指出，“最基本的失误之一，就是将获取数百万页的医疗信息等同于理解或使用这些信息。”对现阶段的 AI 医疗产品而言，理解医疗数据远比获得数据更重要也更困难。
常见问题
AI 医疗目前相当于自动驾驶的几级？
按埃里克·托普在《深度医疗》中的类比，AI 医疗仍处在 L1 到 L2 的路上，即在人类医生监督下提供辅助，而非由系统独立承担诊疗。他认为 AI 医疗不太可能超越自动设备的 3 级水平。
为什么 AI 医疗难以达到更高级别？
核心障碍之一是伦理：诊断与阅片可以由 AI 辅助完成，但医学整体上不能容忍没有人类医生和临床医生的监督。此外，医疗数据权属分散、流通受限，理解数据比获取数据更难，也制约了级别提升。
中国在全球医疗 AI 格局中处于什么位置？
中国在应用场景与数据规模上具备基础，但医疗数据交易仍处早期——目前仅贵州大数据交易所上架一款“儿童构音障碍早筛语音数据”产品、交易两笔。整体而言仍处于辅助应用的早期阶段。