信息时代，过去孤立的、资料匮乏的非智能医疗正在向数字驱动的、人工智能辅助的智能医疗方式逐渐转变，检查数据更多更精确了，医生的决策更准确了，看病的效率更高了。不过，这样就行了吗？患者因此就满意了吗？医生因此就幸福了吗？美国著名心脏病学家、智能医疗发展领航人埃里克·托普（Eric Topol）博士在《深度医疗》（Deep Medicine）这本书里回答了这个问题。
在他看来，技术应当支持更为人性化的医学，培养良好的深度医患关系。毕竟，医学的对象是“人”，而不是病。
当今的医学领域严重缺乏共情，其中只有一小部分原因与时间不足有关。英国医生马修·卡斯尔（Matthew Castle）曾发表过一篇略带讽刺意味的文章，名为《工作过劳》（Burnout），他在文章中将自己的角色设定为一位生活在2100年的人工智能医生。
他拥有足够的深度学习能力，能对每位患者进行完整的分子和神经精神病系统分析，熟悉所有生物医学文献，还能同步进行数千次会诊。有了这些数据和人工智能，很多人会认为一切都将是乌托邦式的，然而，他的公司却要求他提供人性化的品质服务。他筋疲力尽，要求休假6个月，理由是“公司要求培养共情能力”。卡斯尔写道：“不管人类或机器多么强大，一旦要求他们做一些不可能的事情，就会失败。”
改善共情能力只是一个开始，医患关系远比有无共情严重得多。为了使人与人之间的联系更深入和真实，许多因素都值得重视。我邀请我的朋友亚伯拉罕·维基斯为本书作序，主要原因是他一直是“存在”学说的先锋，“存在”是关于人类联系的一门艺术与科学；而且，他发起了一项重大举措来进行捍卫。正如维基斯所说：“‘存在’对患者和照护人员的健康都很关键，也是在所有人际交往中建立信任的基础。
”他给了一个明确的定义：“‘存在’是在为患者和医生呐喊，是我们共有的基础，对此我们不应该妥协。它也是改革的起点，是我们为这一事业奋斗时的告示。”
重塑医学生的思想，发展以人为本的医学教育。在美国，我们通过大学成绩和医学院入学考试（MCAT）的结果来选择未来的医生。20世纪20年代末，美国医学院的辍学率跃升至50%，之后医学院开始采用入学考试，1948年被正式命名为MCAT。
考察内容有科学问题、科学成就、数学定量能力，还有语言口头推理，在随后的几十年又进行了各种调整。多年来，写作范例样本一直是考试的一部分，但在2015年发布的最新考试版本中，写作部分被去除了。现在的重点变成了生物和生化系统、行为学的生物和心理社会基础，以及推理技能。
由机器支持的更为人性化的深度医疗。
我们仍然处于人工智能医学的早期阶段，这一领域在对机器算法的验证和保证方面还有一条很长的路要走；但在证明人工智能医学在现实世界和临床上的有效性方面，我们已经很接近了。然而，以我们在过去几年观察到的发展速度，随着机器在特定、细分的任务上超过人类，狭义人工智能极有可能加速和扩大，将势必占上风。
对于大多数临床医生来说，工作流程将得到改善，机器可以更快、更准确地读取扫描片子，查看人类医生可能遗漏的东西；又或者取消键盘输入的方式，恢复门诊就诊时相互沟通的状态。与此同时，有这些愿望的个人最终可以将他们的医疗数据无缝聚合、更新和处理，包括所有的医学文献，从而实现最佳饮食且身心健康。
然而，要实现这一切，我们得时刻警惕：确保个人必须拥有并控制自己的医疗数据；医生们要积极地抵抗为了提高工作效率而牺牲人际关系的管理者；还要采取强化措施来保护数据的隐私和安全性。