近日，“医生抢救时剪坏病人衣服遭索赔”事件在网络上引发了热议。
9月11日下午，医院接收了一位昏迷不醒的患者，经过急救医生全力抢救，患者转危为安。
然而患者的父亲几天后找到院方，称医生抢救儿子时剪掉了衣裤，导致其裤兜里的元现金、身份证等物品遗失，医院赔偿，医院急诊科赔偿给家属元。
部分网友认为家属对救命恩人索赔的行为有点不地道。
但患者父亲也给出了自己的理由：“我对参与抢救的医护人员心存感激，毕竟是他们救了我儿子的命。但一码归一码，医院提供的服务是有偿的，他们也要承担自己工作疏忽所造成的后果。”
从事实来看，医护人员没有保管好患者财务，被索赔显得也合情合理。
大家如何看待患者父亲的索赔行为？
虽然目前事件已经结束，但也让人不得不反思如今日渐紧张的医患关系是如何造成的？有没有解决的方法？
首先是医疗服务供需矛盾
一方面，老百姓看病排号难，候诊时间长、缴费取药时间长。医院由于规模小、病床少、医护人员不够等等原因，造成老百姓看病难、住院难的情况。这些问题往往会引起患者内心的不满。
另一方面，医护人员们长期超负荷劳动，有时还要应对部分患者的质疑和不尊重，心情也难以舒畅。
这种供需矛盾的存在极易导致医患关系紧张。
其次是患者对医生的不信任
大部分的患者医学知识贫乏，对疗效有较高的期望。往往希望医生一出手就能药到病除。
近几年，媒体频频曝光的以赚黑心医院更是加剧了这种不信任感。
一旦病情久不能愈、或因用药发生副作用，一些患者就会怀疑医生的医术，医院的正规性。
许多患者因病返贫
在中国（尤其是农村）因病致贫的案例很常见，许多家庭倾家荡产也治不起病。
无疑，在全世界范围来说看病本身是贵的，而且会越来越贵。
医疗行业与世界上的绝大多数行业不同，科技发展的水平越高，医疗的价格越高。人类的平均寿命不断提高，得益于医疗技术的发展，同时，人类在医疗中所花费的资源、成本也越来越大。
然而，看病贵不是看不起病的理由，问题关键是医疗保障是否到位，有没有医保为你的治疗费掏钱。
如果要解决以上的问题，国家必须在制度、监管、人才培养上花大力气。而医生和护士的培养需要较长的时间，完善制度与监管更要徐徐渐进。
在此之前，我们或许可以寻求科技的解决方案。
人工智能如何解决问题？
人工智能在医疗的应用领域有着巨大的潜在价值，比如说替代医生诊断疾病、分析影像图片、甚至做手术等。
AI+医学影像：综合运用图像识别、深度学习等AI技术，针对CR、DR、CT、MRI等医学影像进行图像处理和分析，并模拟放射科医生阅片模式进行诊断。
与人类医生相比，AI具有明显优势，能有效提高医学影像分析与诊断的效率和准确率，缓解放射科医生不足的问题。
比如：此前我国对早期食道癌的检出率低于10%，腾讯发布的医疗AI产品“腾讯觅影”将检出率提高到90%。并且筛查一个内镜检查用时不到4秒，大大提升了效率。
由阿里健康研发的医疗AI“DoctorYou”也在CT肺结节辅助检测上大展拳脚。据医生统计，“DoctorYou”正确识别肺结节的准确度达到90%以上。而检测速度是人类医生的五到六倍。
AI+辅助诊疗：融合了自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习等AI技术，通过模拟人类医生的医疗诊断模型，提供快速、高效、精准的医学诊断结果和个性化治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
在国内，平安智能辅助诊疗系统“平安好医生”已经在上线，将医生从重复性、初级咨询工作中解放出来。目前，日均问诊量达到45万人次。
在国外，IBMWatson已通过美国职业医师资格考试，并在真实场景中提供辅助诊疗服务。
AI+药物研发：智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
「AI纪」已入驻
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