張文宏醫生犀利表態：拒絕把AI引入醫院病歷系統

醫療AI，正站在一個微妙的分水嶺上。

以馬斯克、OpenAI為代表的科技派，暢想著讓AI徹底解放醫生的雙手；而以張文宏醫生為代表的臨床派則保持警惕，擔心技術便利毀掉醫生的獨立診療能力。

近日，在香港舉辦的高山書院十周年論壇上，國家傳染病醫學中心（上海）主任張文宏教授對人工智能在醫療領域的應用表達了審慎觀點。他明確反對將AI引入醫院日常診療流程，拒絕把AI引入病歷系統。

這一表態與當前醫療AI的推廣浪潮形成反差。不過，張文宏并不是全盤否定。他說自己接觸的病人量大復雜，一般也會使用AI，病情千變萬化，數據量卻是有限的，AI肯定會出錯。“但是我看一眼就知道它哪里是錯的”，而年輕醫生有可能被誤導，這取決于“你的能力是不是強過AI”。

張文宏認為，醫生若從實習開始就依賴AI，未經完整臨床思維訓練，不利于成長。他們必須掌握判斷AI診斷準確性、診治復雜疑難病癥兩大關鍵能力，這是專業根基。AI可在輔助性工作上發揮作用，如快速查找醫學文獻、提供參考治療方案等。

廣大網友幾乎是用腳投票，認為張文宏的擔憂很實在。正如先學會開車，再享受智駕。醫生診斷能力不是天生的，得靠一次次寫病歷、分析病情慢慢歷練。而且診療過程中暗藏著醫患溝通的人文關懷，AI難以捕捉。

張文宏的這種觀點，或與當今許多醫院的發展思路不同。自DeepSeek誕生后，AI+醫療逐漸成為熱門應用領域。不少醫院將大模型引入院內系統，輔助醫生調取資料、提煉病歷，并給出一定的病情分析。醫學影像人工智能輔助系統在冠心病診斷、腦出血及腦梗死測量、骨齡分析等方面更加快速高效，對肺結節的篩查精度達到1-2毫米，遠高于人眼識別的5毫米極限。

不過，因數據局限導致誤診也是風險之一。部分醫院嘗試AI生成病歷，但修正率高達37%，且責任界定模糊。此外《柳葉刀》研究發現，醫生使用AI六個月后，癌癥檢測能力下降20%，連有資深經驗的醫生都中招了。

事實上，這并非一場對立的零和博弈。

提速十倍的精密植入、秒讀萬份病歷的能力，以及挑戰人體極限，是AI強項。醫生的不可替代性則是在關鍵時刻糾錯，在復雜變數中拍板。

馬斯克的“狂想”突破技術邊界，張文宏的“清醒”守住職業底線，避免醫生淪為AI操作員。在激進與務實間反復拉扯，AI醫療發展路徑才越清晰。

編輯丨胡馨月

編審丨陳勇

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