国家传染病医学中心(上海)主任张文宏教授近日在一场公开论坛上明确表示,拒绝将人工智能(AI)工具系统性地引入其所在医院的电子病历系统。这一表态在医学界与科技界引发了广泛讨论。
张文宏在1月10日于香港举行的高山书院十周年论坛上阐述了他的观点。他表示,作为一名资深医生,他个人会使用AI对大量病例进行初步审阅,但凭借其专业经验能快速识别并纠正AI分析中的错误。他担忧的核心在于,如果年轻医生从实习阶段就依赖AI系统直接生成诊断结论,而未经完整的临床思维训练,他们将失去鉴别AI诊断正误的关键能力,这从根本上改变了医生的成长路径。
“病历系统不仅是记录工具,更是责任链条的一部分。”有观点指出,将AI深度嵌入系统流程,可能模糊医疗决策的最终责任归属。张文宏的立场被解读为在医疗这类高风险领域坚守人类主导权和责任可追溯性的体现。
与此同时,AI医疗的商业化进程正在加速。就在张文宏发表观点后不久,1月13日,百川智能正式开源其新一代医疗大模型Baichuan-M3,并重新上线了面向医生与患者的医疗助手应用“百小应”。该公司创始人王小川在发布会上表示,医疗AI未来巨大的增量市场在“院外”而非“院内”,其核心是服务患者,推动“医患权力让渡”,而非替代医生。王小川认为,AI的出现主要是为了解决医生资源不足、医疗服务不够发达的问题。
在临床实践中,AI工具的应用已展现出另一面价值。根据一份行业调研,超过70%经常使用医疗AI工具的三级医院医生认为,与电子病历相关的AI应用是最好用的工具之一。例如,临床辅助决策系统(CDSS)能根据检查结果提供建议,缩短医生思考与书写病历的时间;在放射科,AI能辅助生成影像报告初稿,将医生的工作重点从“书写”转向“审核与调整”,据称可提升医生15%至20%的工作效率。
行业共识认为,AI技术为医疗行业带来的不仅是效率提升,也可能重塑医生的学习方式。随着大模型解释性的增强,AI在展示其诊断逻辑的同时,也为医生提供了强化循证思维的机会。尽管如此,在医疗资源分布不均的背景下,如何平衡技术效率与医生培养、如何在基层医疗机构有效落地AI应用而不产生依赖,仍是整个行业需要协同探索的课题。
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来源:市场资讯