在醫療領域,人工智能(AI)正站在一個微妙卻關鍵的節點上。
一方面,2026年開年,AI醫療產業布局突然提速,OpenAI、阿里等國內外巨頭高調入局;另一方面,關于醫療AI是否可靠、醫生是否應當使用AI的討論頻繁出現。
面對近期業內關于AI是否會影響年輕醫生成長的爭論,百川智能創始人王小川拋出了他的行業判斷:醫生的成長不能以當下的患者作為成本,醫療AI的終極目標應是改善醫患關系。
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百川智能創始人王小川 圖片來源:企業供圖
“醫生的成長不能以患者為成本”
與AI醫療熱潮一同到來的,是一場關于醫生使用AI是否應當受限的行業探討。不久前,張文宏醫生關于“拒絕將AI引入醫院病歷系統”以保護年輕醫生診斷能力的論述,引發了醫療界與AI界的廣泛關注。
“醫生和患者都認可患者利益優先的原則,因為AI發展非常迅猛,部分場景下,‘醫生+AI’的組合已經明顯優于單個醫生,‘年輕醫生+AI’的組合就跟資歷深的醫生一樣了,這是符合醫學科學規律的。”王小川認為,要是因為擔心阻礙年輕醫生成長而限制使用AI,可能就限制了最有利于病人的醫療措施。
王小川認為,要是AI能夠實質性幫助患者,就不應該拒絕使用,換句話說,醫生的成長不能以當下的患者作為成本。他表示,在一些基礎診療、輔助決策場景中,年輕醫生在AI支持下所展現出的能力,已經接近甚至等同于資歷深的醫生。
在王小川看來,真正的問題不在于AI會不會取代醫生,而在于醫療系統是否愿意接受與AI共存。
“前年我就在講程序員是自己的‘掘墓人’,寫個程序把自己取代了,但說得嚴重了,今天資深的程序員挺好的,可以駕馭AI,活出‘第二春’,效率大幅提升。”王小川表示。
這種邏輯在醫療領域同樣適用。
王小川認為,問題不在于AI本身,而是需要探索AI用法。他主張,年輕醫生上崗不是要求醫生給AI糾錯,而是讓AI對醫生的臨床思維進行提醒,也對診療結果進行校驗,這樣才有機會降低誤診和漏診的風險。“很多醫生作為職業習慣,特別是高職級的醫生會不斷地給年輕醫生糾錯,但面對AI可能不太一樣,醫生需要找到AI的缺點和優點,才能找到與AI相處的方法。”
AI醫療仍有“皇帝的新衣”
王小川提供了一項數據:“美國45%的醫生在用AI,我們遠遠沒有達到這個水平。”
他認為,今天有些問題不只是技術問題,更是大家思考和共創的能力問題。
“這不是模型層面的差距。”王小川指出,“這個差距來自工作環境的不同,中國醫生平均每天要面對上百名患者,在如此高壓的節奏下,醫生要認真使用AI工具明顯更難。而在預約制為主的美國醫療體系中,醫生擁有更多時間將AI納入工作方式。”
此外,王小川痛批了行業內普遍存在的夸大宣傳現象——缺乏求真的態度,假的東西太多了。
他認為,國內應該更加良性競爭,把醫療行業做得更真實,這樣速度才會加快,否則就會有很多“皇帝的新衣”。
更深層的原因則在于分工認知的錯位。在他看來,醫院造模型同樣沒有必要,AlphaGo不是圍棋選手造出來的,正如最強的醫療AI也不太可能由醫生親手敲代碼完成。“今天我們看到各個醫院醫生都號稱自己在造醫療垂直模型,但醫生的工作不是造模型,而是用模型。這是兩個行業,得把分工做好,醫生是很好的用戶群體。”
“不要想當然地批評AI”
在采訪中,王小川呼吁,行業應該轉變思維,“不要想當然地批評AI”。
圍繞醫療AI的另一類質疑,集中在幻覺、缺乏醫生思維等問題上。王小川認為,隨著模型能力的演進,討論本身需要升級。在DeepSeek引發的這一輪思維鏈(CoT)革命后,AI已經能夠像醫生一樣思考,甚至比醫生思考得更加仔細和全面。
王小川預測,從2025年初DeepSeek發布,到如今美國也紛紛開始擁抱AI醫療,2025年算是AI醫療的元年,2026年則是AI進入醫療的關鍵一年。
他表示,如果引用弱AGI(通用人工智能)、強AGI、ASI(超級人工智能)的分級來看,弱AGI意味著達到人類職業的基準,能夠取代大多數人類職業,強AGI就是達到人類頂尖水平,就像愛因斯坦、貝多芬,ASI則是人類不能企及的智能。
王小川認為,AI要是能夠達到跟醫生同樣的水平也能夠上崗。他還表示,具身智能做手術會晚一些,但AI在醫療領域的邏輯表達、察言觀色以及問診引導能力,應該會在未來三年實現。
在王小川看來,醫療AI的討論正在從模型是否聰明,轉向一個更現實的問題:醫療體系是否準備好改變流程,讓AI真正嵌入決策鏈條,而不是停留在邊緣工具的位置。
然而,如果這種分工無法被行業普遍接受,AI醫療很難真正進入臨床深水區,繼而邁向所謂的弱AGI水準。
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