贵州省人民医院呼吸科主任医师通过5G+远程医疗平台查看龙里县人民医院患者的医学影像报告

文/曹涛（发自伦敦）

编辑/胡艳芬

　　“这是病变吗？”患者紧张地问道。医生轻点屏幕，一份详尽的肺部CT分析报告在几秒钟内生成完毕。人工智能（AI）系统精准标注出几处微小的异常阴影，这些阴影在常规扫描中极易被忽略。

　　“5年前，这样的分析至少需要花费我30分钟，而且仍有遗漏风险”医生解释道，“现在AI可辅助医生快速识别早期病变，我就有更多时间与患者沟通，以及制定个性化治疗方案。”

　　这一幕正日益频繁地出现在全球各大医院。AI正以前所未有的速度和深度变革医疗行业，重构医生、患者与医疗系统间的关系。面对全球人口老龄化、慢性病高发以及医疗资源分配不均等挑战，AI的发展和落地为传统医疗模式注入新的活力与可能性。

医疗困境与技术契机

　　医疗领域一直是人类与疾病抗争的前沿阵地，却同时面临资源短缺、效率低下以及难以满足个体化需求等多重挑战。2024年凯泽家族基金会（KFF）数据显示，美国约有50%的成年人因高昂医疗费用而忧心忡忡，25%的人面临支付困境。这不仅反映了美国医疗资源的分配不均，也暴露出传统医疗模式的局限。

　　在中国，三甲医院的许多科室常年人满为患，患者排队挂号要耗费大量时间；而一些基层医院，尤其是偏远地区医院，则缺乏专业医师和诊疗设备。

　　这些不仅降低了医疗效率，也导致优质医疗服务难以惠及广大人群。随着现代医学发展，医学界逐渐认识到患者的生理特点、遗传基因和生活习惯各异，传统的“一刀切”治疗方案效果往往有限。如何在有限资源下实现个性化医疗，成为医学界长期以来的核心追求。

　　AI的飞速发展为摆脱这些困境提供了前所未有的契机。深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的突破，使机器能够从海量医疗数据中识别复杂模式、预测健康风险并提供科学指导和决策支持。AI能高效处理海量数据、精准预测疾病趋势、优化医疗资源调度，并使患者能主动参与本人的健康管理。

　　以医学影像领域为例，AI算法经过数百万张医学影像的训练后，已能识别出肉眼难以察觉的微小病变。英国国家医疗服务体系（NHS）的一项研究表明，在乳腺癌筛查中引入AI辅助诊断，不仅能提高早期病变的检出率，还能降低误诊率。这意味着更多患者可以在癌症早期获得及时干预，大幅提高生存率与生活质量。

　　同样令人振奋的是，AI还能突破地域限制，通过远程医疗平台将优质医疗资源延伸至偏远地区。假以时日，中国西部省份的基层医院就可以通过AI辅助诊断系统与国家级、省级医院专家实现即时连接，提高当地常见病诊断准确率，为亿万患者节省长途奔波的时间与费用。

医生转型：从独立决策者到智能协作者

　　传统医疗实践中，医生主要依靠个人经验和专业知识进行诊断。这种方式值得尊重，但面对日益复杂的疾病谱系和爆炸式增长的医学知识，即使最优秀的医生也难以全面掌握所有前沿进展。

　　AI的引入正在改变这一局面。通过对海量医学文献、临床病例和基因数据的深度学习，AI系统能在几分钟内整合分析相当于一位医生终生阅读量的信息，并从中提取出关键诊断线索。

　　最近，北京儿童医院的“AI儿科医生”在处理一例涉及抽动症和颅底肿块的复杂病例时，其诊断建议与由13位资深医生组成的专家组意见高度吻合。这种精准性不仅令医学界赞叹，也使患者及家属对诊疗结果充满信心。

　　研究数据显示，AI在多种影像诊断中的表现已接近甚至超过人类专家水平，特别是针对早期癌症筛查，其不漏诊、不误诊表现尤为突出。

2021年12月24日，工作人员在位于安徽省合肥市西郊的中国声谷体验中心内介绍一款智慧医疗产品

　　“在可预见的未来，最佳医疗模式不是AI取代医生，也不是医生抵制AI，而是二者智慧协同，优势互补”，笔者认识的一位资深医生指出，“这种结合能够同时打破人类和机器各自的局限，为患者提供真正优质的医疗服务。”

　　AI的应用正在重塑医生的工作方式和职业定位。在这一新兴模式下，医生不再是孤立的决策者，而是与AI系统进行优势互补的合作伙伴——AI承担数据处理、模式识别和风险预测等技术任务，医生则可专注于复杂医疗判断、与患者沟通和对治疗方案进行个性化调整。

　　这种协作模式既发挥了AI在数据处理方面的超群能力，也可保留医生在临床经验和人文关怀方面不可替代的核心价值。

　　与此同时，这种转变也对医学教育提出了全新要求。未来的医生不仅需要掌握传统医学知识，还需具备数据科学、系统思维和人机协作等跨领域能力。当前，全球众多医学院校已开始主动调整课程设置，增加医学AI和数据解读等培训内容，培养适应新医疗生态的复合型人才。

　　“AI不是来取代我们的，而是帮助我们成为更好的医生。”一位参与AI临床测试的医生如此评价。

患者觉醒：成为健康管理者

　　互联网和智能设备的广泛普及正在改变患者获取健康信息的方式和渠道。过去，医学因其高门槛，普通患者对自身疾病的了解主要来自医生的解释说明。如今，各类健康App、医学科普网站和患者社区使健康信息变得触手可及，患者能够主动获取疾病相关知识。

　　随着聊天机器人和可穿戴健康监测设备的技术进步与普及应用，患者获取健康信息的方式和治疗依从性的提升路径正被全面重新定义，由此带来整个医疗系统的效率提升与质量改善。

　　长期以来，很多患者在就诊前会先通过互联网查询相关症状和相对应的疑似诊断结果。这种健康信息的普及既是挑战也是机遇：一方面，网络信息良莠不齐，容易导致患者冒自行诊断和盲目治疗的风险；另一方面，掌握了一定医学知识的患者，更容易理解医生的专业建议并积极配合治疗。

　　AI在这一领域的应用正引导患者获取高质量、个性化的健康信息。例如，一些智能健康平台能根据用户的健康数据和风险因素，推送针对性的健康知识和预防建议，有效避免信息过载或误导性内容。

　　一位高血压患者曾分享如下经历，他以前对血压高低没什么概念，只知道按时吃药，使用智能血压监测应用后，能清楚看到自己的血压变化趋势，也了解了不同食物和活动对血压的具体影响。这让他真正感受到自己掌握了健康的主动权，不再是被动地“等病”和“治病”。

　　AI和可穿戴设备的结合，正促使患者从被动的治疗接受者转变为积极的健康管理者。过去，患者往往只在症状明显时才会走进医院接受治疗。而现在，智能手环、智能手机等随身设备让健康管理变得无处不在、无时不有。糖尿病患者可以通过实时监测血糖数据，结合AI应用的科学建议，及时调整饮食结构和运动强度；心脏病患者可通过心率监测技术提前发现异常并迅速就医干预。

　　这些智能设备不仅为患者提供了更全面和连续的健康数据，更重要的是唤醒了他们的健康管理意识。这种新型医疗模式的核心在于赋予患者更多的知情权和决策参与权。患者在医疗决策中的角色也正在发生根本性转变，借助智能健康应用，患者可以在就诊前获取初步诊断建议，并在医生专业指导下参与制定个性化治疗方案。

　　在这一转变过程中，医生的角色也从传统的“疾病治疗者”逐渐转变为“健康教练”，不仅关注疾病的临床治疗，更注重患者整体健康管理和生活质量的全面提升。

　　在不久的将来，AI将使全生命周期的健康管理成为现实。通过智能整合来自日常生活监测、医院就诊记录和基因检测等多源头的数据，AI系统能够构建精准的个体化健康画像，据此提供前瞻性的健康预测和精准干预建议。

　　值得期待的是，在未来5到10年，综合健康管理平台将通过分析用户的多维健康指标和生活习惯数据，成功识别出多种慢性疾病的高风险人群，并提供科学的、针对性的饮食运动指导。这种基于预测的健康管理模式，可使高风险用户在疾病发展早期采取主动干预措施，有效避免药物治疗甚至手术干预。

　　随着6G、物联网等前沿技术的快速发展与广泛应用，未来的健康管理将变得更加无缝、智能和主动。智能家居设备能够实时监测居住环境中的潜在健康风险因素；远程医疗平台使慢病管理突破地域限制；AI健康助手能够根据实时动态数据主动提醒用户调整健康行为。这一切都指向一个更加主动、精准和个性化的健康管理新时代的到来。

医生仍是核心

　　DeepSeek、GPT-4等新一代生成式AI的快速发展和临床落地，正在大幅拓展AI在医疗领域的应用边界。例如，最新的医疗AI系统已能自动生成放射科诊断报告，其准确率和专业性达到与人类资深医生相当的水平。此外，生成式AI还能显著优化电子病历管理流程，通过智能记录和整理患者就诊信息，大幅减轻医生的文书工作负担。

　　更进一步，生成式AI还能提供个性化健康咨询服务。例如，患者输入症状描述后，AI可基于海量医疗知识库提供初步分析和建议，这一功能在医疗资源紧张的地区和时段尤为重要。

　　尽管AI在医疗领域展现出巨大潜力和广阔前景，同时也仍面临诸多挑战。

　　医疗AI需要经过严格的监管审批才能正式投入临床应用。然而截至2024年底，全球范围内尚无任何大型语言模型（LLM）获得官方医疗认证。监管机构对AI生成的医疗建议普遍持谨慎态度，主要原因包括：AI可能产生“幻觉”，即生成看似合理但实际不准确或完全虚构的虚假信息；AI的诊断结果可能因训练数据的区域或人群偏差而具有适用局限性，甚至是错误的；现行医疗法规体系尚未建立完善的AI认证和监管机制。

　　AI在医疗领域的应用高度依赖海量的患者临床数据。但如何在严格保护患者隐私的前提下充分利用数据进行AI训练，仍是个全球性难题。严格的数据合规要求，在一定程度上限制了医疗AI在某些地区和领域的创新发展。

　　尽管AI能显著提高医疗诊断效率和准确性，但相当比例的患者对AI生成的诊断意见存在信任不足。医生的专业判断和人文关怀仍然是医疗决策的核心要素，而AI只能作为辅助决策工具。因此，未来最理想的医疗模式很可能会演变为“医生+AI”的智慧协作体系，而非完全由AI取代人类医生的技术单极模式。

　　技术、伦理和监管方面的挑战依然存在，但AI与医疗的深度融合已是不可逆转的趋势。未来的智慧医疗不是冰冷技术的独角戏，而是医生的专业判断与人文关怀、患者的主动参与自我管理，以及AI的智能分析与决策支持三者的和谐共舞。在这场AI技术驱动的医疗变革中，我们期待科技的进步最终回归到对人的关怀与尊重，共同构建一个更健康、更公平的医疗新世界。

　　（作者系英国Haleon-葛兰素史克消费保健品首席机器学习架构师，长期专注于人工智能、机器学习及大数据分析在企业中的产品化落地和研究）