AI醫生 助手還是對手?

[事件] 作者 :byb.cn 日期:2025-3-7 00:01
【byb.cn 】(來源:人民網)“天都塌了!病人DeepSeek后質疑我的治療方案,氣得我自己又查了一遍指南,才發現指南更新了……”
近日,廣東醫學博主“孤芳自賞”的發帖感嘆,引發廣泛關注。這看似戲劇卻真實發生的一幕,折射出AI技術在醫療行業引起的震動:AI來了,醫生會被取代嗎?AI看病開的方,人們能放心使用嗎?
隨著AI不斷深化融入,醫療行業正經歷前所未有的變革。基于強大的數據處理和學習能力,AI在醫療領域展現出巨大潛力:北京兒童醫院一次多學科會診中,全國首個“AI兒科醫生”與13位專家給出的建議高度吻合;中山大學腫瘤防治中心借助AI,將鼻咽癌放療流程從十余天壓縮至30分鐘;北京天壇醫院將AI醫生應用于腦卒中急救,患者做完檢查幾分鐘后,醫生就能查看AI醫生的診斷結果,比真人看片快約半小時……
更值得注意的是,醫學知識的迭代周期已經顯著縮短,臨床醫生因工作繁忙往往難以及時消化,而AI則憑借實時更新的數據庫和算法模型,理論上能夠瞬間完成海量文獻篩查與指南的比對——上述廣東醫生的遭遇,簡直就是人類與AI在知識更新速度賽跑時面臨窘境的生動寫照。
那么,AI可以完全取代人類醫生嗎?
非也。人是復雜的生命體,醫學則是一門不確定性的科學和可能性的藝術。世界上沒有兩片完全相同的樹葉,也沒有兩個完全相同的患者。同樣的疾病,同樣的治療方法,在不同的人身上卻可能產生不同的結果。一名好醫生,必須根據每個患者的身體狀況、疾病特點和心理需求隨時調整治療方案。這一過程的復雜程度,堪比在錯綜復雜的迷宮中尋找出口,每一步都需要謹慎考量。
更重要的是,醫學不僅是科學,更是“偶爾治愈,常常幫助,總是安慰”的人學。AI或許能解析病癥,但唯有醫生才能真正理解病痛中的人。當患者以信任托付健康,醫者以專業守護希望,這種超越技術層面的情感支持,恰是AI無法給予的。
還有一點不容忽視:AI診斷過程如同“黑箱”,暗藏著一定的誤診風險——AI的診斷和處方是基于大量數據訓練得出的結果,理論上講,數據越全面、準確,診斷和處方就越可靠。但如果數據存在偏差、不完整或算法出現漏洞,AI診斷結果就可能有誤。
正因如此,早在2022年,國家衛生健康委和國家中醫藥局聯合發布的《互聯網診療監管細則(試行)》就設置了“紅線”:醫療機構開展互聯網診療活動,處方應由接診醫師本人開具,嚴禁使用人工智能等自動生成處方。說到底,醫療決策最終仍需依靠人類醫生的豐富臨床經驗和直覺判斷。
技術狂飆突進時,還需要制度對其加以約束。醫療安全風險如何防范?醫療數據如何確保安全?面對這些挑戰,亟需制定相應監管標準,避免技術濫用。
科技發展勢不可擋,但醫療的溫度永遠需要人類守護。AI與醫生絕非零和博弈的關系,當AI幫醫生從繁瑣事務中解脫,醫生方能更專注于診療過程。在這場AI技術掀起的創新浪潮中,唯有以技術為舟、安全為舵、人文為帆,醫療行業方能駛向更美好的未來。
近日,廣東醫學博主“孤芳自賞”的發帖感嘆,引發廣泛關注。這看似戲劇卻真實發生的一幕,折射出AI技術在醫療行業引起的震動:AI來了,醫生會被取代嗎?AI看病開的方,人們能放心使用嗎?
隨著AI不斷深化融入,醫療行業正經歷前所未有的變革。基于強大的數據處理和學習能力,AI在醫療領域展現出巨大潛力:北京兒童醫院一次多學科會診中,全國首個“AI兒科醫生”與13位專家給出的建議高度吻合;中山大學腫瘤防治中心借助AI,將鼻咽癌放療流程從十余天壓縮至30分鐘;北京天壇醫院將AI醫生應用于腦卒中急救,患者做完檢查幾分鐘后,醫生就能查看AI醫生的診斷結果,比真人看片快約半小時……
更值得注意的是,醫學知識的迭代周期已經顯著縮短,臨床醫生因工作繁忙往往難以及時消化,而AI則憑借實時更新的數據庫和算法模型,理論上能夠瞬間完成海量文獻篩查與指南的比對——上述廣東醫生的遭遇,簡直就是人類與AI在知識更新速度賽跑時面臨窘境的生動寫照。
那么,AI可以完全取代人類醫生嗎?
非也。人是復雜的生命體,醫學則是一門不確定性的科學和可能性的藝術。世界上沒有兩片完全相同的樹葉,也沒有兩個完全相同的患者。同樣的疾病,同樣的治療方法,在不同的人身上卻可能產生不同的結果。一名好醫生,必須根據每個患者的身體狀況、疾病特點和心理需求隨時調整治療方案。這一過程的復雜程度,堪比在錯綜復雜的迷宮中尋找出口,每一步都需要謹慎考量。
更重要的是,醫學不僅是科學,更是“偶爾治愈,常常幫助,總是安慰”的人學。AI或許能解析病癥,但唯有醫生才能真正理解病痛中的人。當患者以信任托付健康,醫者以專業守護希望,這種超越技術層面的情感支持,恰是AI無法給予的。
還有一點不容忽視:AI診斷過程如同“黑箱”,暗藏著一定的誤診風險——AI的診斷和處方是基于大量數據訓練得出的結果,理論上講,數據越全面、準確,診斷和處方就越可靠。但如果數據存在偏差、不完整或算法出現漏洞,AI診斷結果就可能有誤。
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