从“导医”成长为专家，人工智能在医疗领域运用越来越广泛深入

更聪明的病人 更智能的路径 更精准的问诊

■如今人工智能早已不再是提供信息搜索的平台，从辅助诊断、辅助读片，甚至在疑难杂症诊治方面，都有突出表现

■在医疗资源相对匮乏的地区，利用人工智能实现协助诊治、随访、管理无疑是最高效的做法

■迄今人工智能只有整理能力，尚未产生发现能力，而这正是医学生和医生在学历教育和职业发展中需要着重培养的

上海多家医疗机构正本地化部署DeepSeek。事实上，早在数年前，人工智能已深度参与到医院诊疗中。面对更聪明的病人、更智能的路径、更精准的问诊，未来的医疗服务将会发生怎样的改变？

“预问诊”可圈可点

“用DeepSeek问诊”，医方和患者对此各执一词。

市民刘女士近日腿部疼痛，拍片显示软组织肿胀。问诊前她打开DeepSeek，输入“软组织肿胀该如何处理”，不一会儿，DeepSeek就列出答案，从常见处理措施如休息、冰敷、压迫、抬高患肢，到药物治疗明细，再到物理治疗或手术治疗方法，乃至生活方式调整……刘女士直言：“以前对医学知识一窍不通，有了人工智能，我能预习许多相关知识，对病情有更全面的了解。”在她看来，医生回答临床问题总是过于专业，自己常不好意思开口问，人工智能有效填补了医患双方的信息鸿沟，让自己变成可以直接对话医生的、更聪明的病人。

然而在医生看来，靠人工智能来问诊，其实并没想象中那么靠谱。就在去年，上海市第一人民医院应用支付宝“人工智能就医助理解决方案”，推出人工智能陪诊师“公济小壹”。该院信息处处长傅春瑜直言：“从后台可见，病人向人工智能发出的指令不同，它给予的回答也会千差万别。”

举个例子，“我发烧了”和“我的体温超过38度已持续3天，伴有喉咙痛、流涕等症状”，不少普通市民会选择类似前者的宽泛提示语，但医学从业者往往会给予类似后者的精准提示语。两者给出的问题答案明显不同。傅春瑜说，目前市面上常见的大语言模型在生活用语范围内可靠性较强，但论及医学诊断，总有“失之毫厘、差之千里”的情况。

人工智能在专业医生的辅助下，“预问诊”表现可圈可点。日前，上海市儿童医院上线了全市首个儿童智能健康管家，效果不错。“我的孩子吃东西不长肉，体重严重不足，并且很容易感冒，想做全面体检有何推荐？”从温哥华回国探亲的凯文妈妈在健康管家的对话框打下这样一行字，不到两秒，人工智能反馈：感谢您提供的信息，不过我目前看到的信息比较有限，为了更好地为您服务，请补充以下信息：体检人的具体年龄或出生日期，是否有任何已知的健康问题、家族病史或者需要特别关注的。该院儿保医学部主任陈津津介绍，在补充了相关信息后，健康管家精准生成链接，提示健康管理中心有6至10岁学龄期、营养不良/生长迟缓专题、过敏检测等3种不同可供单独或搭配选择的套餐。凯文妈妈用英语再进行了一次提问，健康管家同样快速反应。

图片识别达专业水平

与市民理解的人工智能助力“预问诊”有所不同，在医学专业领域，人工智能的飞速成长令不少医学专家惊讶，如今它早就不再是提供信息搜索的平台，从辅助诊断、辅助读片，甚至在疑难杂症诊治方面，人工智能表现相当突出。

“此前，人工智能应用最广的是放射科。”上海交通大学医学院附属瑞金医院上海市数字医学创新中心专职副主任朱立峰介绍。从眼底疾病、肺结节的读片，到术前三维重建、模拟手术术式等临床应用，瑞金医院已有近30款人工智能产品应用。2023年5月，瑞金医院发布中国首部《数字化智慧病理科建设白皮书》，近期又携手华为共同发布瑞智病理大模型RuiPath。“简单来说，如胃肠镜检查的小标本、宫颈癌筛查TCT细胞等都可以在数字化扫描后通过人工智能辅助读片，提升工作效率。”

在心血管疾病领域，7年前的东方心脏病学会议上，中国科学院院士葛均波展示了一场人工智能机器人“小葛”与院士“老葛”的对话，首次向心血管学界公开了人机协作诊疗畅想。彼时，“小葛”通过深度学习后的图片识别功能，已达到甚至超过专业医师水平。“机器虽然冷冰冰，但确实很有用。”专家直言，在医疗资源相对匮乏的地区，利用人工智能实现协助诊治、随访、管理无疑是最高效的做法。

在朱立峰看来，近期DeepSeek大热与以往最大的不同，在于从小模型到大模型的普及。“以往专业人工智能模型参数量较小，但上万甚至十几万级的人工标注需要花费很长的时间与精力；DeepSeek等大模型则是让算法自动学习海量数据。”专家进一步解释。在人工智能研发中，算法、算力与算料（即数据）是核心引擎，在基础准确率可达七八成的模型基础上，“喂”千级的人工标注数据就可以达到90%甚至95%以上的准确率。

有望成长为“大专家”

“技术的爆发式发展远超预期。当年我们还在讨论人工智能是否能理解医学知识，如今它已真的在深度参与疾病诊断和临床决策，未来还能教会人工智能像顶级专家一样思考。”葛均波院士说。就在上周，葛均波发布由复旦大学附属中山医院联合上海科学智能研究院共同研发的“观心大模型CardioMind”，成为我国首个深耕心血管专科领域的人工智能，这也标志着疾病垂直领域有了“人工智能大专家”。

从预问诊、辅助诊断，到真的成为“大专家”，人工智能在短短几年里是如何成长的？以观心大模型CardioMind为例，通过整合多模态诊疗数据、顶级医生经验，大模型已实现从病史采集到辅助诊断的全流程智能化。CardioMind里涵盖冠心病、心律失常、心力衰竭等各亚专科领域，它还突破了单一文本数据分析，实现心电图、超声影像、实验室检查等多模态数据的整合推理，确保能够精准回答心血管专科问题。用通俗的话来说，它已成长为叠加多个心血管亚专科知识的“顶级专家”。

在儿童专科领域，2020年复旦大学附属儿科医院联合复旦大学相关学院，推出“小布”医生。“小布”学习了900万份门诊病历，10万份住院病历，7000多个病种。就在今年，它经过迭代实现DeepSeek大模型技术的加持，正式迈入3.0版本，其推理能力、自动化处理和决策支持等方面有了质的飞跃。

“以神经内科为例，输入相关症状，‘小布’即可从上而下排序出可能的疾病，这是基于医院多年来专病数据集合而成的智慧。”儿科医院院长王艺介绍，从最初的数据对齐、建模，到“小布”1.0版本能聚焦治理数据，打通医院信息化数据采集，包括调阅图片报告、检查结果等，实现智能化分类。2.0版本通过引入全球知识库，实现内外数据结合支撑，完善了决策辅助功能。如今3.0版本加持DeepSeek，实现更高质量建模，更精准诊断治疗。目前在疑难杂症、危重症诊治过程中，“小布”加持DeepSeek后获益非常大，医院正考虑建“小布医生巨人”，度身定制专家数字孪生，实现更优化、更智能的问诊。

尚未形成生命价值判断

是机器看病还是人看病？这个问题在医疗界被探讨了数十年。随着技术不断更迭，人工智能是否能像真人医生那样提供“有温度的诊疗”？已经广泛存在的人机协作诊疗模式未来将会朝哪个方向发展？真人医生是否会被淘汰？这些内容涉及隐私、伦理等医学人文议题，同样被高度关注。

记者给DeepSeek抛出“人工智能会否取代真人医生”问题，它“谦逊”回答道：不会直接导致医生被淘汰，但会改变医疗行业的工作方式，并列出目前人工智能还无法取代医生的领域，主要聚焦在复杂决策、病人沟通、伦理和法律问题、综合判断问题。这其中，医生的经验和判断不可或缺，涉及病人的情感支持、心理疏导难以替代，医疗决策的法律责任无法承担，而病人整体情况，包括心理状态、社会背景等，当下的人工智能还无法全面理解这些因素。

葛均波院士面对同样的问题，给出的答案简单明了，“短期内人工智能无法取代医生，毕竟很多操作还需要通过真人医生来进行”。如今他率领的团队，已在为人工智能赋予更多的情感和温度。刚发布的CardioMind已系统设计了人文元素，除了可以个体化交流、简化医学术语外，还特别植入了心理评估模块，能为病人提供一定的心理支持。同时面对数据安全等伦理问题，团队也建立了严格的数据防火墙，将病人隐私信息加密处理后完全匿名化。

儿科医院2022年已通过对332名医务工作者的抽样调研，系统梳理伦理治理议题。王艺直言，数据采集共享，于病人于医院都需要保护好隐私。在研究隐私算法之时，要考虑一旦有需要怎样追溯数据，这些仍是人工智能发展中的瓶颈。

专家普遍认为，尽管技术层面不成问题，但当下的人工智能对生命价值判断、长远生活质量的评价尚未形成，未来是否“喂料”到一定程度会产生质的飞跃，形成对生命价值的判断，仍需要时间来检验。

须警惕幻觉“陷阱”

从辅助诊疗到攻克疑难杂症，从药物研发到健康管理，在医学领域人工智能可分出的赛道日渐细化清晰。把人工智能训练得更聪明，是无数医学从业者共同的期待。傅春瑜预测，随着“人工标注”在人工智能领域越来越受关注，未来这可能成为医疗机构、科研团队的全新增长点。专病数据库在完善伦理、病人告知等法律法规后，成熟的人工智能模型将进一步细分市场。

不过，朱立峰特别指出，DeepSeek-R1与其他大语言模型一样，有一定的幻觉率，某较权威的在线测试中，幻觉率达到14.3%。“幻觉率是指AI生成内容时，与真实数据不符或偏离用户指令的现象，包括事实不一致和事实捏造等，这在医学问询中需要警惕，不宜用开放式问答。”

目前，如果直接让人工智能开处方，将被系统屏蔽。但人类与人工智能之间的博弈，仍可能出现漏洞。医疗人工智能大模型使用的伦理规范亟待确立，如在何种场景下使用、提示语是否“安全”，等等，都需要持续的测试与更新。

此外，迄今人工智能只有整理能力，尚未产生发现能力，而这正是医学生和医生在学历教育和职业发展中需要着重培养的。朱立峰说，在欢迎人工智能进入临床的同时，必须防范它代替医学教育。一言以蔽之：“人工智能无法辅助青年医生建立诊疗逻辑，如果在学习阶段偷懒，医生可能将真正面临职业冲击与挑战。”（记者 顾泳 黄杨子）

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