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医师的困难在于，过去没有AI这么精细又先进的工具时，是照着旧工具去建立判断和诊疗标准，现在整个翻新了。医师要去更新原有知识、治疗准则，成为医界很大的挑战，而且医师的眼力也不见得完全没问题。
这告诉我们，医学上订出的疾病诊断准则，可能也不完全精确，同一种病在不同人身上表现出来都会不太一样，且医师也可能因个人因素而偏差；加上疾病发病过程快慢有别，医师往往只能以手边的工具做最好的判断，但这个判断可能随着时间与病情的进展来修正。
过去千年，医师靠人脑的逻辑归纳写下诊断标准，现在更需要用AI协助医师「重新定义疾病」。许多治疗守则都可能改写，诊断更准、复原更快。
例如帕金森氏症，根据专家说，AI和医师相比，目前AI准确度大约是8成。而AI到底从大量脑部影像中看到了什么？它用什么来下判断？医师在诊察帕金森氏症的时候，基本上是以临床症状与身体评估为主；在脑影像分析上，一般最关心的是，能否在特定脑区看到一些病征，这是地理上所说的「地点」（Site）。但是AI跳脱这个逻辑，看到的是整个大脑影像，这是「位置」（Location，与周围发生关系），例如脑回的曲折度、脑的结构、神经纤维之间的连结等说得出来的特征，以及许多我们说不出来的特征。