“AI医师”来了：能帮医生患者不少忙

一场关于AI医生能否真正看病的评测，最近交出了答卷。

参与这次评测的，有“小荷AI医生”，也有二级及以上公立医院的主治以上医生，还有互联网医院的医生——所有人面对的是30位真实患者。评审席上坐着的，是三甲医院主任医师，以及卫生管理、技术、伦理、法律等领域的专家，从症状问询、诊断治疗到人文关怀，逐项打分。

结果呢？AI医生的表现，不仅不输人类医生，在部分特定科室甚至达到了三级公立医院主治医师的水平。患者体验方面，同样不乏亮点。

这场评测由中国信息通信研究院、人民卫生出版社和抖音集团旗下小荷健康联合发起，目的很明确：给当前火热的AI医疗“把把脉”，看看这个新物种到底能多大程度赋能医疗服务体系，真正帮医生减负、帮患者解忧。

从结果看，那个曾被视为远景的想象——AI大规模进入临床——正在加速照进现实。

互联网大厂、顶级高校加码AI医疗

对着手机吹气测肺功能；在家无感抽血，等检测报告；拍张照片诊断皮肤或眼科疾病，再配上试纸自测，连肺结核、疟疾、艾滋病都能判断……

这些场景，不再是科幻小说的情节。美国心脏病学家埃里克·托普博士在《未来医疗：智能时代的个体医疗革命》中早就预言：大数据时代，医疗会发生碘伏性变化，一个以患者为中心的全新阶段即将到来。

预言的感召下，英伟达、谷歌、微软这些科技巨头，纷纷铺开AI医疗版图。从药物开发、基因组研究到医学影像分析、治疗决策，它们正在刷新人们对现代医疗的认知边界。

回到国内，赛道上的奔跑者也越来越多。

睿新智库的一份报告显示，截至2024年9月，国内已有107家企业和机构发布了医疗健康产业大模型。从辅助诊疗到医学影像分析，从医学教育到健康管理，大模型正在为高效、个性化、智能化的医疗服务提供底层支撑。

以小荷健康为例。其自研的“小荷医疗大模型”基于字节跳动豆包大模型，但训练对标的是真实世界中执业医师的培养路径——从知识技能、职业素养到病人照护、教学能力、终身学习及沟通合作，六项核心胜任力逐一覆盖。

不止互联网大厂。清华大学、复旦大学、香港中文大学、南京大学等顶尖高校，以及一批医疗机构，也纷纷入局。一个月前，清华大学智能产业研究院打造的“AI医院”——Agent Hospital上线内测，首批21个科室的42位AI医生亮相，覆盖3000多种疾病。内测中，AI医生对高发的呼吸道疾病诊断准确率最高达到93%。

更早一些，去年11月，上海市东方医院急诊、重症医学科主任张海涛等人联合研发的AI大模型“Med-Go”正式发布。这款“吃”下6000多本教材的AI，在一次真实病例测试中，仅用几分钟就“揪出”外院专家用了一年才确诊的一种罕见病。

可以说，AI医疗正在全方位、全链路地改变人类健康的底层逻辑。

全方位赋能临床诊疗

头部玩家相继入场之后，AI正在以惊人的速度和广度重塑医疗行业。从院前咨询、挂号，到住院后的导诊、检查、治疗，再到出院后的随访、用药管理，AI的身影几乎无处不在。

这背后，是大众认知健康和疾病的渠道正在发生深刻变化。在抖音平台上，已经有超过5万个医生、医院、科室账号，每天医疗相关的搜索量超过1.2亿次。为了满足海量用户的健康信息需求，小荷健康也在用AI提升信息传播与服务的效率。

北京大学人民医院骨科主任医师薛峰，是那场评测活动的临床评审专家之一。他对AI医生的评价很有意思：“问诊有逻辑性，条理清晰，关键是能像真人一样与患者交流。”

身为大三甲的资深专家，薛峰经常遇到远道而来的患者，其中不少人其实得的只是常见病。在他看来，AI医生能助力分级诊疗真正落地：“如果患者先问AI医生，得到合理分流，一部分直接去基层医疗机构，疑难杂症再找到三甲医院，医疗资源的分配会高效得多。”

在复杂疑难病症集中的神经内科，AI医生的价值也不容小觑。中国医学科学院阜外医院神经内科主任李淑娟在研讨会上提到，神经内科医生不仅要结合查体、影像等多方面结果，还要兼顾人文关怀，及时发现并疏导患者的心理问题。

AI医生恰恰能补上这环。李淑娟发现，AI生成速度快、内容多，在危险因素识别、高危患者筛查以及随访方面作用明显。“特别是对一些神经内科患者，AI能及时提醒、提供预警，还能给出‘情绪价值’，帮解决‘双心’问题。这一点，临床医生也非常欢迎。”

北京大学人民医院骨科主任医师李虎也表示，AI医生在解决多数常见病、慢性病，以及提供人文关怀和就医决策方面，优势明显。

如果说几位专家是从专科视角看AI，中国医院协会常务副会长毛群安的观点则代表了更广泛的医生群体。他说得很直白：中国医生太辛苦了，很多人都羡慕国外医生有助理。AI医生的出现，或许就是给国内医生配上那个值得信赖的助手。

毛群安特别提到一个案例：“小荷AI医生参与评测的病例中，有两例是需要及时就医的急性脑梗。AI医生不仅给出了提示，还反复提醒患者及时就医，强调风险。这一点非常关键。”

目前，小荷AI医生的主要应用场景是健康科普、健康咨询和分诊导诊。对于有进一步医疗需求的患者，它会把用户引导到线上线下医疗机构就诊。小荷互联网医院已经与北京大学第一医院、广州医科大学附属第一医院等机构建立了医联体合作，未来还会继续扩充。

AI医疗当以患者为中心

AI医疗赛道持续升温，但入局者也得保持冷静。

《数字健康前沿》上的一篇论文点出了关键：医疗领域开发和应用AI软件，通常包括获取、数据、方法和运行四个步骤。在强调规范性、流程化、精确度的医疗领域，任何一个环节出错，都可能酿成无法挽回的后果。

前车之鉴不是没有。IBM重金押注的肿瘤治疗决策系统Watson for Oncology，投入数十亿美元，背靠顶级科技巨头，进入多国医院运行后却被质疑数据不真实、不适应本国指南，最终遗憾退场。

参与研讨的首都医科大学附属北京友谊医院消化内科主任医师吴咏冬也说得很直接：“AI医生在问诊及鉴别诊断时，仍有针对性不足的问题，需要综合考虑多种因素，不能简单依据某项检查结果就下结论。”

不过，中日友好医院呼吸与危重症医学科主任医师赵红梅给出了一个更务实的判断：数字医生现阶段还不能完全取代医生，但作为高级助手，协助完成基础工作、助力慢病管理、识别风险并给出转诊建议，是完全可行的。

她还点到了一个核心痛点：“我国医疗资源分布不均，优质资源过于集中，下沉不足。从评测结果看，AI的基本面足够解决基层卫生人员水平不足和偏远地区患者问诊难的问题。”

在研讨会上，专家们也对AI医生可能引发的法律与伦理问题给出了建议。AI飞快的生成速度是一把双刃剑——它提高了诊断效率，但医患双方都不清楚AI决策背后的依据和推理，就像面对一个“黑箱”，出了问题谁来担责？这种不信任，也在一定程度上限制了AI医疗产品的临床应用。

值得关注的是，欧盟最新修订的《产品责任指令》已将AI系统纳入“产品”范畴，这意味着AI公司要直接承担产品带来的法律责任。这一做法，对国内AI医疗行业有很强的借鉴意义。

AI正在以席卷之势掀起医疗行业的巨大变革。拥抱这个浪潮，是每一位医生明智的选择。但在推广和应用的过程中，必须始终秉持“以患者为中心”的原则，让AI产品真正服务于医生、造福于患者。

这不仅是守护医疗安全与生命健康的必选项，也是AI医疗行业长期、健康发展的根本保障。