人工智能是醫生好助手

嵌入診療須謹慎

劉忠軍：第十四屆全國人大代表、北京大學第三醫院骨科主任醫師

近年來，AI技術發展迅猛，已迅速蔓延至各個領域。作為關乎人類生命健康的特殊行業，醫療領域早已成為AI技術探索與實踐的重要陣地。無論是醫生還是患者，都在密切關注它的潛力與發展，盼望其發揮更多價值。

盡管目前難以準確估量AI未來在醫療領域所占的比例以及其價值，但AI已貫穿于醫療的全流程。DeepSeek等模型被廣泛應用于科普內容的生產，以通俗易懂的方式為患者提供健康知識教育；計算機視覺技術在早期篩查中精準識別微小腫瘤病灶，準確性甚至超過部分醫生；自然語言處理（NLP）技術輔助醫生快速生成病例報告，為優化診療診斷流程、精確診療帶來新思路。我們團隊也在嘗試利用大模型分析疑難病例，可以預見的是，隨著技術不斷進步，AI在醫療行業的應用將越來越多，潛在價值是巨大的。

然而，和其他行業相比，醫療服務事關性命，容錯率極低。即便僅是萬分之一的錯誤率，一旦發生在患者身上，都是難以承受的沉重代價。因此，將AI嵌入診療流程、推動AI技術面向患者，必須謹慎而行，每一步都要更扎實、更慎重。在未來很長一段時間內，仍需專業醫生進行把關。只有技術相對成熟、數據安全有保證，經過無數次驗證其準確率極高時，才可嘗試將其投入實際的獨立應用。

無論技術如何演進，醫學不能脫離“偶爾治愈，常常幫助，總是安慰”的本質，AI發展必須堅守“生命至上”。每一次技術迭代都應以臨床價值為衡量標準、以患者安全為底線。只有這樣，這場技術革命才能真正為人類健康保駕護航，托舉起人類健康的未來。

無法完全取代醫生

楊杰孚：第十四屆全國政協委員、北京醫院心臟中心主任

當下，AI已滲透至民生多個領域，在醫學界的融合也日益廣泛。作為臨床的得力助手，AI正在重塑診療流程，或可稱為醫學發展史上的重要里程碑之一。

現代醫學分工精細，高度專業化的同時存在個體知識范圍的局限性。在早期篩查、風險評估、影像診斷方面，AI已發揮重要輔助作用。比如，通過綜合臨床案例的大數據模型，AI可實現更高效的風險評估，幫助醫生作出早期預測；相較于單一專科醫生的個人經驗，AI的信息資源龐大，可輔助醫生作出更準確的影像判斷。

我國醫療資源分布不均、基層服務水平有限的問題由來已久，同時慢病患者數量龐大，但知曉率、治療率和控制率普遍較低，尤其在偏遠地區，AI醫療或成為解決問題的新思路和技術支撐：借助智能篩查、數據傳輸和遠程會診等功能，可實現“基層檢查、上級診斷”，將基層診療水平同步至“三甲”水準；AI技術已能實現模擬手術、臨床操作等真實培訓場景，如應用于基層，或可提升專業技能水平；依托“數字人”技術、醫學大數據，AI可成為患者的“醫學顧問”，提供在線問診、疾病宣教、用藥提醒等服務。

不少人擔憂，“AI醫生”廣泛上崗后，部分醫療工作將被取代，造成大量醫生失業。現階段來看，AI無法完全替代臨床醫生，在面對復雜病情的綜合判斷方面，AI尚顯經驗不足。目前，AI醫療的發展仍處于初期階段，還需政府、醫療機構、企業等多方共同努力，不斷完善技術、規范應用，才能真正實現醫療資源的平衡和優化配置。

醫學是“人學”，不單純是一個技術活，醫者的經驗與直覺、對患者個體差異的考量，是AI無法替代的。醫道重溫度，離不開人文關懷，在面對面交流時，醫生對患者處境的考慮，對難言之隱的覺察，也是AI難以企及的。

可以督促醫生學習

文進：四川大學華西醫院醫院管理研究所常務副所長

在全球醫療衛生需求激增、醫療成本持續攀升的大背景下，傳統醫院管理盡顯“疲態”，人工智能的登場，或有望成為解鎖醫院高效運營、提升患者服務質量的密鑰。

當下，AI在醫院內的應用已全面鋪開，成為醫院管理的“提效能手”。通過高效收集、存儲和分析海量數據，AI能提供更準確的管理決策支持；改進行政工作流程，解放人力資源，提高整體運營效率，利用預測分析推斷資源需求、病患流量和疾病暴發趨勢，強化應急響應能力。

AI技術應用逐漸深入的過程中，風險不容忽視。數據隱私問題尤為突出，一旦患者敏感信息被泄露和濫用，會招致法律風險；AI的算法偏差可能給診療“埋雷”，影響患者權益。同時，AI的引入可能改變傳統醫療工作模式和職業需求，也在倒逼醫生進行技術認知升級。

日前湖南省醫保局已發布相關通知，嚴禁使用人工智能自動生成處方，給當下過熱的AI醫療應用潑了一盆“冷水”，讓各方冷靜思考如何應用這把雙刃劍。對于我國醫院而言，積極擁抱變革、推動AI在醫療領域的應用勢在必行，前提是做好以下幾點：

1.樹立道德邊界。醫院需建立倫理規范框架，確保AI系統在設計和使用中遵循相應倫理，并定期審查更新。

2.加強技能培訓。醫院可投資建立AI相關培訓項目，幫助員工掌握基本知識和應用技能，同時培養具備AI和醫療雙重背景的專業人才。

3.人機協作提效。增加醫療專業人員與AI之間的協作，讓AI在決策、診斷和治療中發揮作用。

掌握AI者更強大

賀志陽：訊飛醫療研究院院長

在我國，醫療資源相對不足、分布不均問題影響著醫療衛生體系的長遠發展，優質醫療資源多集中于大城市、大醫院，居民患者看病難的問題依然存在。在此背景下，AI技術或許有望成為破局關鍵。

憑借高效的智能輔助，如智能問診、病歷質檢、輔助診斷、鑒別分析、輔助診療、醫學知識服務等功能，AI技術幫助醫生規范診療過程、提高診療效率、減少誤診漏診。從實踐來看，醫療AI的進化軌跡愈發清晰：從基層到各級醫院、從全科到專科、從院內到院外、從診療到健康，從輔助工具到協作伙伴，AI將逐步具備全場景、全流程輔助服務能力，全面提高醫療效率、優化總體醫療資源分配。

在診前場景，AI可提供健康咨詢、導診掛號、就醫引導、預問診、智能陪診等服務。在診后場景，疾病智能管理系統可進一步輔助醫生、延展服務半徑，為診后康復患者及慢病患者提供復診提醒、用藥提示、指標評估、生活與運動指導、健康宣教等一系列高質量醫療服務。

未來，基于患者基本信息、生活習慣、健康檔案和疾病歷史等，AI可幫助醫生制訂個性化預防、診斷、治療和管理方案，實現精準醫療服務，“千人千方”的個性化診療將成為常態，這也為應對人口老齡化等挑戰提供了新解法。

以訊飛醫療等為代表的科技企業需明確一點：在AI技術與醫療場景深度融合的背景下，AI不是來“搶飯碗”，而是“當助手”，要回歸醫療本質、解決臨床問題。未來，“人機協同”將成為重要的醫療新模式，比醫生更強大的不是AI，而是掌握了AI的醫生。

為實現這一局面，醫療機構、科研機構、相關企業等應加強合作，加大醫療AI研發投入、加快系統優化迭代，加速應用場景拓展，構建涵蓋健康風險預警、早篩、輔助診治及疾病管理的全鏈條醫療AI解決方案，為基層醫療機構、各級醫院、患者及居民提供全面的智能化診療與健康服務，推動醫療衛生行業全面邁向智慧化新時代。