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近年來，人工智能技術已經(jīng)在門診導診、病歷輔助生成等環(huán)節(jié)廣泛應用。

進入2025年，伴隨AI大模型迭代升級，醫(yī)學影像智能輔助治療、臨床專病智能輔助決策等更加復雜的場景也在走入現(xiàn)實。

目前，AI在診療方面都有哪些“能耐”？技術的快速迭代，人類該如何找準自身定位？又該如何更好地與AI合作？記者進行了采訪。

參加會診的第10位“專家”

早春，北京兒童醫(yī)院，一場疑難病例多學科會診正在開展。

來自耳鼻咽喉頭頸外科、免疫科、皮膚科等科室的9名專家匯聚一堂，商討一位5歲小患者鼻面部腫物的進一步診療方案。

滿屋的“白大褂”間，兩名身著黑衣的工作人員操作一臺筆記本電腦，輸入病歷，屏幕上就跳出一行行專業(yè)診斷建議，包括最可能的診斷、需排除的鑒別診斷、需完善的檢查等，引得在場專家紛紛注目、頻頻點頭——這是參與會診的第10位“專家”，由北京兒童醫(yī)院與百川智能合作研發(fā)的全國首個“AI兒科醫(yī)生”。

AI大模型診斷的準確性如何？何以能和經(jīng)驗豐富的專家同臺會診？

“它有四個主要的知識來源。”主持這次專家會診的國家兒童醫(yī)學中心主任、北京兒童醫(yī)院院長倪鑫告訴記者，“一是近5年所有新版兒科教科書的內容，二是近5年國際期刊發(fā)表的關于兒科各種疾病的論文，三是數(shù)十年國家兒童醫(yī)學中心的疑難重癥病例，四是對300多位兒科專家的訪談。”

據(jù)了解，依托這些高質量數(shù)據(jù)，這款專家型AI兒科醫(yī)生在2月13日正式應用以來的幾次會診中，能做到與各領域專家的判斷高度吻合。

下一步，兒童醫(yī)院將在河北等省份的多家基層醫(yī)院中推廣AI兒科醫(yī)生。更多孩子不用出省，就能享受到優(yōu)質的兒科資源。

除了讓診斷更準確，AI技術還能“重構”臨床診療模式。

急性缺血性卒中，俗稱“腦梗”。能否把握住4.5小時的“黃金治療窗口”，對腦梗患者能否“挺過難關”、恢復腦功能至關重要。然而，傳統(tǒng)診療模式下，患者入院后要先接受多項檢查評估，往返于診室、影像檢查、化驗室、治療室間，這就要花費數(shù)小時。

如何縮短這個時間？國家神經(jīng)系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學研究中心天壇影像研究中心副主任荊京告訴記者：“應用AI等核心技術改善流程是‘破題’的關鍵。”

研究人員發(fā)現(xiàn)，借助AI圖像高清化處理技術，體積小、可移動、對患者金屬植入物要求更低的國產(chǎn)移動磁共振，能得到與常規(guī)核磁類似的檢查結果，節(jié)約了檢查時間，且短短5分鐘就能完成治療前的影像評估。

為此，天壇醫(yī)院創(chuàng)新性地將臨床評估、影像評估和治療等環(huán)節(jié)集中到一個32平方米的空間內，即“急診卒中單元”。從入院到接受治療，時間被壓縮至20分鐘內，為保護患者腦功能爭取到了盡可能多的時間。目前，“急診卒中單元”已在國內多省近30家醫(yī)院推開。

放眼全國，越來越多醫(yī)院正在加快部署，讓AI參與臨床診療、醫(yī)療資源管理等核心場景。以北京清華長庚醫(yī)院為例，目前所有科室均已接入DeepSeek大模型，將在智能輔診、臨床科研、醫(yī)學教育、行政及后期管理等方面提升工作效率，持續(xù)拓展功能。

醫(yī)生的價值更加凸顯

當AI為醫(yī)療提供越來越多的輔助，甚至展露出超人的效率和精度，不少人擔憂：AI是否會導致醫(yī)生“下崗”？

“我認為不會。”倪鑫告訴記者。早在2022年，國家衛(wèi)生健康委和國家中醫(yī)藥局聯(lián)合發(fā)布《互聯(lián)網(wǎng)診療監(jiān)管細則(試行)》，規(guī)定醫(yī)療機構開展互聯(lián)網(wǎng)診療活動，處方應由接診醫(yī)師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。這意味著，目前AI只能提供診療建議，最終的診療方案仍需要醫(yī)生本人把關。

“醫(yī)療領域有自身的特殊性，患者的安危永遠是第一位的。”醫(yī)學類新媒體“健康界”執(zhí)行總編輯鄭宇鈞從幾年前就開始關注“AI+醫(yī)療”的話題，他認為，“理想的協(xié)作模式應該是‘人類醫(yī)生主導的AI增強診斷’。無論多大程度使用AI，第一責任人都只能由真人醫(yī)生來承擔。”

在北京清華長庚醫(yī)院醫(yī)學數(shù)據(jù)科學中心主任李棟看來，雖然AI能依托大量數(shù)據(jù)在多場景的智能輔助診斷等方面“快速上手”，但目前還無法像醫(yī)生那樣，基于臨床經(jīng)驗形成專業(yè)清晰的診療邏輯，達到資深臨床醫(yī)生的診斷水平。

AI兒科醫(yī)生的研發(fā)證實了這一點。百川智能相關負責人告訴記者：訪談300余位兒科專家，正是要讓他們把自己的診療思路“教給AI”。“比如，看到患者首先考慮什么？為什么要這樣診療？孩子哪些表現(xiàn)對應哪些癥狀和病因……請他們隨時想、隨時說”。

另外，多位專家不約而同地提到，當AI的能力邊界快速拓展，醫(yī)生在人文關懷方面的價值沒有被弱化，反而更加凸顯。

“對AI來說，人文關懷的學習是很難的。”李棟解釋，“在真實診療中，人文關懷體現(xiàn)在醫(yī)療服務的所有環(huán)節(jié)，醫(yī)生會考慮患者病情、情緒和社會環(huán)境等因素。當老人感到孤獨時說些什么？當病人知道自己得了絕癥時說些什么？不同文化、不同情境下都有不同的答案。”

在北京兒童醫(yī)院的會診現(xiàn)場，記者也發(fā)現(xiàn)，即便診療意見相似，AI給出的是大段專業(yè)術語，有經(jīng)驗的醫(yī)生則會將其轉化為“有溫度”的語言，搭配語氣、表情、動作，讓家長更易理解，安撫其緊張情緒。

“醫(yī)學是一門實踐學。”鄭宇鈞告訴記者，“因此未來醫(yī)學教育應更加注重理論與實踐的緊密結合，增加學生的實踐機會，積累臨床經(jīng)驗。”

讓治理跟上AI“步伐”

除了引發(fā)對醫(yī)生價值的重新思考，“AI醫(yī)生”的快速入場，也“倒逼”醫(yī)療行業(yè)反思——目前的數(shù)據(jù)治理、行業(yè)監(jiān)管水平是否與技術發(fā)展相配套？

李棟指出，當AI大模型技術給醫(yī)療帶來切身可感的利好、掀起“全民追捧”的熱潮，專業(yè)人士與監(jiān)管部門要冷靜審視AI帶來的挑戰(zhàn)。

“因為現(xiàn)在醫(yī)院是否擁抱AI，其實已經(jīng)不是一個選擇。”李棟說，“就算你不用，患者自己也會主動用AI搜索。人工智能的發(fā)展，就像一頭鯨正從海底攪起巨浪，海面上的人們無法躲開，只能接受、了解，然后探索如何更好應用。”

首先，數(shù)據(jù)質量是AI能否有效應用于智慧醫(yī)療的關鍵。

北京清華長庚醫(yī)院上線專業(yè)級別的AI大模型智能助手，離不開醫(yī)院探索建設區(qū)域醫(yī)聯(lián)體，垂直管理天通苑北社區(qū)衛(wèi)生服務中心，二者實現(xiàn)數(shù)據(jù)“縱向打通共享”。

“巧婦難為無米之炊。”李棟向記者解釋，“只有掌握專業(yè)診療模式下形成的規(guī)范高質量數(shù)據(jù)，大模型才能發(fā)揮作用。”為此，他呼吁相關部門盡快出臺醫(yī)療數(shù)據(jù)采集、存儲、共享的相關規(guī)范。

其次，醫(yī)療數(shù)據(jù)的隱私安全也是不可忽視的問題。

據(jù)了解，北京兒童醫(yī)院在AI兒科醫(yī)生的研發(fā)過程中，與診斷無關的隱私數(shù)據(jù)，包括姓名、身份證號、家庭住址，都會進行脫敏處理。北京清華長庚醫(yī)院則通過本地化部署和斷網(wǎng)使用的模式，避免第三方托管帶來的安全風險。

最后，長遠來看，想要讓治理監(jiān)管能力跟上AI發(fā)展的步伐，還需要盡快加強“醫(yī)工融合人才”的培養(yǎng)。

如何借助AI的能力，滿足醫(yī)生與病患的實際需求？AI賦能醫(yī)療的邊界在哪里？應從法規(guī)層面施以哪些便利、哪些限制……想要答出這些問題，不僅需要了解計算機與人工智能的工作原理，更需要臨床經(jīng)驗的大量積累。

“目前行業(yè)內都在提倡‘醫(yī)工交叉’，但我認為在未來，‘交叉’是遠遠不夠的，當AI重構了醫(yī)生的工作方式、醫(yī)院的診療模式乃至整個社會的運轉方式，想要讓治理跟上技術發(fā)展的步伐，就必須將兩個領域的知識與思考方式深度融合。”李棟說。

鏈接·人工智能如何賦能醫(yī)療

●“人工智能+醫(yī)療服務管理”：

分為醫(yī)療服務、醫(yī)藥服務、醫(yī)保服務、中醫(yī)藥管理服務、醫(yī)院管理五部分。涵蓋醫(yī)學影像數(shù)據(jù)智能輔助質控、臨床用藥智能輔助、醫(yī)保智能核算、中藥智能審方等38個細分領域。

●“人工智能+基層公衛(wèi)服務”：

分為健康管理服務、公共衛(wèi)生服務、養(yǎng)老托育服務三部分。涵蓋智能中醫(yī)健康管理、傳染病智能監(jiān)測、智能老年人健康管理等23個細分領域。

●“人工智能+健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展”：

分為醫(yī)用機器人、藥物研發(fā)、中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)三部分。涵蓋手術機器人、智能藥物研發(fā)、中藥材智能生態(tài)種植等13個細分領域。

●“人工智能+醫(yī)學教學科研”：

分為醫(yī)學教學、醫(yī)學科研兩部分。包括醫(yī)學智能仿真實驗、智能研究型病房等10個細分領域。