AI重塑醫療

近日，全國首個“AI兒科醫生”在北京兒童醫院正式“上崗”。“AI兒科醫生”主要有兩項工作：一是作為專家的臨床科研助理，幫助專家快速獲取最新科研成果和權威指南；二是輔助臨床醫生進行疑難罕見病的診斷和治療。

2025年政府工作報告提出，持續推進“人工智能+”行動。AI醫療作為“人工智能+”的一個重要探索方向，正在從輔助診斷、疾病管理向更深入的領域延伸。

2024年11月，國家衛生健康委等多部門印發《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》（以下簡稱《參考指引》）。文件提出了醫療服務管理、基層公衛服務、健康產業發展和醫學教學科研等領域的84種具體場景，涉及預防-診斷-治療-康復全流程。如今，AI正在各類醫療場景加速布局。僅深圳一個城市，就集成了16類63個場景，近450個人工智能產品在全市各級醫療衛生機構落地。

“AI+醫療”會對醫療行業帶來哪些顯著影響？患者和醫生應當如何迎接AI時代的來臨？

AI的邊界在哪里？在《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》中，高頻詞為“智能”和“輔助”。“智能”體現出AI 在技術層面的價值，“輔助”則強調了AI在醫療領域承擔的工具性角色，其核心價值在于提升效率與精準度，而非取代醫生。

AI的邊界在哪里？在《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》中，高頻詞為“智能”和“輔助”。“智能”體現出AI 在技術層面的價值，“輔助”則強調了AI在醫療領域承擔的工具性角色，其核心價值在于提升效率與精準度，而非取代醫生。

AI“專家”

2月27日，北京兒童醫院門診樓會診室，一場疑難病例多學科會診正在進行。

患者是一名來自重慶的5歲女孩，因鼻面部腫物前來就診。患者此前已輾轉重慶、上海、北京多家醫院，尚未查明病因。這一次，由國家兒童醫學中心主任、北京兒童醫院院長倪鑫牽頭，耳鼻咽喉頭頸外科、病理科、影像中心、免疫科、皮膚科、超聲科、腫瘤內科等9位專家經過約20分鐘激烈討論，達成了初步一致的診療方案。

滿屋“白大褂”間，兩名身著黑衣的工作人員格外醒目。他們在筆記本電腦輸入病歷，屏幕上跳出一行行專業診斷建議，包括最可能的診斷、需排除的鑒別診斷、需完善的檢查和下一步治療方案等。這是參與會診的第10位“專家”——由北京兒童醫院與百川智能合作研發的全國首個“AI兒科醫生”。

“‘AI兒科醫生’的判斷跟專家組一致，在治療方案上也跟專家組作出了一致的選擇。”倪鑫說完轉向患者家屬：“接下來的治療，我們希望通過用藥，觀察孩子的身體反應，并繼續做進一步的醫學檢查。”

不同于通用AI大模型，醫學專業領域的垂直大模型需要更多維度的精準數據。“AI兒科醫生”何以跟專家們做出趨于一致的診斷？“我們以近5年出版的兒科教科書、國際期刊論文及北京兒童醫院數十年高質量病歷等數據構建‘AI兒科醫生’的知識底座，同時融入300多位知名專家經驗，助力AI實現對兒科疾病的輔助診斷與治療。”倪鑫告訴《瞭望東方周刊》。

不僅是北京兒童醫院，近期，多地多家醫院宣布，已將AI醫療落地到診療場景中。

“我腦殼暈，心頭慌，是啷個回事（方言）？”當70歲的張大爺用重慶話向“寬仁慢病通”App的AI醫生發起問詢后，AI醫生也用流利的重慶話回答道：這種情況有幾種可能，最常見的是低血糖或血壓不穩……

3月9日，重慶醫科大學附屬第二醫院發布了全國首款深度融合方言診療能力的AI醫療應用“寬仁慢病通”。這款說重慶話的“智能醫生”，以鄉音破解老年慢性病患者的“溝通困境”，為老年群體架起通往科技與健康的橋梁。目前，該應用已覆蓋方言問診、報告解讀、慢病監督等核心功能，成為越來越多川渝地區老年患者的“健康管家”。

業內人士認為，“AI問診”的核心優勢在于其高效性和規范性。一方面，它可以通過邏輯清晰、規范標準的方式，快速捕捉患者的病史、癥狀等基礎信息，降低診療過程中的溝通與時間成本；另一方面，依托AI高效的數據收集和處理能力，能夠為診斷提供更全面的參考依據。特別是在慢性病管理方面，以帕金森病為例，患者很多系統性的癥狀都需要長期跟蹤管理，包括排便、睡眠、用藥狀況等，信息量龐大且復雜。通過醫療模型的系統性問診，能更高效地幫助醫生掌握患者的病情變化，從而制定更精準的治療方案。

如今，每周四，倪鑫都會主持有“AI兒科醫生”參與的專家會診，對5-10名患兒的病情進行全方位討論。為了讓AI真正推動兒科醫療資源普惠、滿足不同場景下的兒童保健需求，北京兒童醫院計劃開發的“AI兒科醫生”分為四類，包括“家庭型”“社區型”“專家型”和“科研型”。這些“AI兒科醫生”將分別應用于家庭保健、基層和社區醫院、三級醫療機構等場景。

醫療普惠

2025年政府工作報告提出，促進優質醫療資源擴容下沉和區域均衡布局，實施醫療衛生強基工程。

“人工智能技術正加速滲透到公眾生活中。”在河北醫科大學第一醫院智慧醫院建設部主任趙鵬看來，智慧醫院建設是醫療行業的重要發展方向，人工智能大模型的應用將賦能基層醫療，讓優質醫療資源更普惠可及。

“號難掛、隊難排、大病跨省”是中國家長的一塊“心病”。在3月9日舉行的十四屆全國人大三次會議民生主題記者會上，國家衛生健康委主任雷海潮在談到兒科看病難問題時坦言，尤其是到了冬春季，呼吸道疾病高發，兒科的醫療服務在局部地區出現緊張情況，在一些大城市表現得比較突出。

國家衛生健康委2024年公布的數據顯示，我國兒科醫師數量達到20.58萬人，和2015年相比增長了74.4%。但兒科醫生比較緊缺的局面依然存在。今年全國兩會期間，有代表就提到，兒科醫師年均流失率6.8%，這一數字在基層達到了9.3%。

倪鑫告訴《瞭望東方周刊》，早在2016年，北京兒童醫院就開始推進AI在醫療領域的應用，當時推出了基層兒科呼吸道系統疾病診治輔助系統，后逐步拓展至消化系統等，為“AI兒科醫生”發展奠定了基礎。前兩年推出的社區獲得性肺炎AI輔助診斷系統，現在已經在全國約150家基層醫院中應用。2024年8月，北京兒童醫院與人工智能企業百川智能簽署戰略合作協議，共同啟動兒童健康大模型建設。“我當時提出的目標是：造100萬個兒科醫生！我的愿景是借助這些‘不用吃飯不用喝水不用領工資’的‘AI兒科醫生’，解決我國兒科醫生短缺的現狀。”倪鑫說。

“‘AI兒科醫生’可以實現兒科醫生數量的虛擬增加，提升兒科醫療服務整體質量與效率；同時，通過標準化知識與專家經驗共享，提高各級醫療機構兒科醫生的診療水平，減少誤診漏診，促進醫療普惠公平。”倪鑫說。

許多業內人士對AI在推動優質醫療資源下沉方面的價值充滿期待。“對于基層醫生來說，龐大的醫療數據庫的優勢將更為凸顯。”中國科大附一院（安徽省立醫院）黨委書記劉連新說，將人工智能和大數據技術結合起來，讓DeepSeek等AI大模型深度融入醫療場景，系統可以通過深度學習海量醫學數據和優秀診療案例，為基層首診醫生提供快速、精準的診斷建議，有效提高診斷效率和準確率，降低誤診漏診風險。

好醫生藥業集團董事長耿福能表示：“很多醫院引入了AI大模型，我們的鄉村醫生也可以使用。以往鄉村醫生診療手段局限，如今借助互聯網醫療，鄉村醫生可精準判別疾病類型，用藥更具針對性。”

第十四屆全國政協委員、京東集團技術委員會主席曹鵬建議，建設“國家醫療數據共享平臺”，推廣“AI數字醫生”模式，在縣域醫共體部署“AI診療助手”。

做好輔助

一張病理切片的細胞數量數以萬計，病理醫生要在顯微鏡下從無數個正常細胞中篩選出病變細胞，不僅費時費力，還容易因疲勞導致誤判。

2024年底，浙江大學發布了視覺與語言模型融合的人機交互AI病理萬能助手OmniPT，該模型已在浙江大學醫學院附屬第一醫院病理科進行臨床應用驗證。

“現在有了數字病理切片掃描儀，我們可以把切片全部數字化，上傳到云端，然后通過病理AI大模型去作出輔助診斷。”浙江大學醫學院附屬第一醫院病理科副主任醫師張秀明表示。

傳統醫院需要很多年輕的病理醫生，他們每天做得最多的重復勞動就是把陰性的片子篩選出來，找到有問題的片子，交給更有經驗的病理醫生分級診斷。AI大模型不僅能夠快速篩選出正常標本，對于那些有問題的，還能精準識別出疑似病變區域，極大提高了工作效率和準確性。

AI有強大的知識底座和強大的數據處理能力，一些垂直大模型還被“投喂”了眾多專家學者的診療數據，有了這樣的AI專家，未來還需要人類醫生嗎？

在北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任李棟看來，雖然AI能依托大量數據在多場景的智能輔助診斷等方面“快速上手”，但目前還無法像醫生那樣，基于臨床經驗形成專業、清晰的診療邏輯。

“AI兒科醫生”的研發也證實了這一點。百川智能相關負責人告訴《瞭望東方周刊》：“我們訪談了300多位兒科專家，正是要讓他們把自己的診療思路教給AI。比如，看到患者首先考慮什么？為什么要這樣診療？孩子哪些表現對應哪些癥狀和病因？……這些思想是來自經驗的火花，很難捕捉。我們請專家們隨時想、隨時說，想到就說。”

倪鑫說：“當AI 與醫生診斷不一致時，醫生需慎重考慮AI 建議，結合自身臨床經驗做出判斷；同時，將這種情況視為醫生學習與提升的機會，促進醫生專業成長。”

對于社會熱議的“AI會不會取代醫生”話題，吉林大學第一醫院黨委書記呂國悅給出了否定的回答。他認為，AI目前承擔的是數據分析、快速篩查、預測分析和標準化工作，而醫生的核心價值則體現在復雜病例決策、人文關懷和倫理把控等方面。

AI與人類醫生應該是一種怎樣的關系？AI的邊界在哪里？

在《參考指引》中，高頻詞為“智能”和“輔助”。“智能”體現出AI在技術層面的價值，“輔助”則強調了AI在醫療領域承擔的工具性角色，其核心價值在于提升效率與精準度，而非取代醫生。

而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）》已經對AI畫下了一條“邊界線”：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。

“目前我們采用‘雙醫生制’，‘AI兒科醫生’沒有處方權。不管我們配備多少大模型，都必須有兒科醫生在場來決策、把關。”倪鑫說。

河南省腫瘤醫院（中國醫學科學院腫瘤醫院河南醫院）主任醫師陳小兵認為，未來的AI醫生和人類醫生，不是黑白對弈，而是相互合作，雙方的合作將在新的場景應用中不斷深化。

“雙方的協作流程，體現在以下幾個維度——一是數據的收集和處理，醫生收集患者的數據，AI進行數據的整合和分析，提取有用信息；二是輔助診斷和治療，AI提供初步診斷和治療方案，醫生在此基礎上結合自身經驗做進一步檢查，給出最終評估、精準診斷以及治療方案；三是在監測和評估方面，醫生將和AI共同監測患者的病情變化和治療效果，及時調整、優化治療方案。醫生和AI也在工作之中不斷優化協作模式，提升醫療服務質量。”陳小兵說。

前景廣闊

AI醫療前景廣闊，卻也面臨技術、政策、倫理等方面的挑戰。技術上，須提升模型準確性與可靠性，優化數據質量和算法；政策上，要完善法規與監管，保障應用安全合規；倫理上，須明確AI在醫療決策中的定位，保護患者隱私。

針對AI醫療中的數據隱私與倫理、醫生與AI的決策差異、技術更新與信息冗余等問題，北京兒童醫院已采用相應對策。倪鑫說：“在研發與使用過程中，嚴格遵循隱私保護原則，對患者數據進行脫敏處理，確保數據安全與患者隱私。當AI與醫生診斷不一致時，醫生需慎重考慮AI建議，結合自身臨床經驗做出判斷；同時，將這種情況視為醫生學習與提升的機會，促進醫生專業成長。不斷修正與更新AI系統中的數據與知識，避免信息冗余對醫生決策的干擾，確保AI提供的信息準確、有效。”

圍繞當前醫療信息化“數據孤島”現象普遍存在、數據隱私與安全難以得到有效保障、數據標準化與互操作性程度較低等問題，第十四屆全國人大代表；通用技術集團董事長、黨組書記于旭波建議“共建醫療健康可信數據空間”。他認為，必須要有創新的數據整合協作技術體系和模式，來系統性解決醫療健康數據的標準化問題以及安全可信的數據流通問題，形成一個可持續發展的醫療健康數據生態。

行業專家的共識是，AI醫療需以“輔助+普惠”為核心定位，通過技術創新與政策支持雙輪驅動，助力實現優質醫療資源下沉與全生命周期健康管理。

展望未來，“AI+醫療”將在哪些領域大有可為？

當前，我國全民健康面臨挑戰，沉重的慢病負擔導致大量老齡人群長期生存質量顯著下降，加重了個人與家庭負擔，更對醫保體系形成了壓力。中日友好醫院原副院長姚樹坤建議，國家層面可考慮出臺專項政策，將智能健康管理納入公共衛生體系頂層設計，研發符合國情的全生命周期、全方位、全場景的大健康管理模型；選取典型區域開展規模化試點，開發低成本、高效益、普惠化的人工智能管理平臺，最終實現兩大核心目標：降低慢病患病率，遏制慢病所致早殘、早死情況的發生，提高全民健康水平。

“讓AI成為14億人的‘健康管家’。”姚樹坤說。