AI終將取代醫生？張文宏與馬斯克中間的現實道路

*僅供醫學專業人士閱讀參考

國家傳染病醫學中心主任張文宏近日在一個論壇上直言：“在我們醫院，我拒絕把AI引入病歷系統！”這番言論迅速引發熱議。

他的核心擔憂并非技術本身，而是當醫生跳過了完整的診斷思維訓練，直接依賴AI得出結論時，可能會失去鑒別AI錯誤的能力。這種擔憂代表了醫療領域對AI的普遍謹慎態度。

馬斯克更是預言外科手術機器人將在三年超越外科醫生。

然而，在中國的醫院，一個微妙的變化正在發生。不同于直接做出診斷的“AI醫生”，一類專注于輔助臨床決策的工具開始被醫生接受。

深夜的診室里，時針指向凌晨一點。劉醫生面對一份復雜的病例報告陷入沉思。這次他沒有像往常一樣打開幾十個網頁，而只是在一個簡潔的界面輸入了關鍵問題。10秒后，一份整合了最新指南、證據分級明確、每一條都標注了來源的建議列表呈現在他面前。

DrSeek醫問答如何輔助臨床決策？

醫學界與上千名臨床醫生共同打磨的DrSeek醫問答，就是這條路上的探索者。它的設計理念與張文宏的觀點不謀而合：AI不應取代醫生，但可以成為醫生的高效信息助手。

具體而言，它通過三個核心功能輔助醫生的臨床決策過程：

首先，可信的循證知識庫。工具整合了國內外權威指南、核心文獻和藥品說明書，拒絕互聯網非專業信息。當醫生查詢“伴有腎病和心衰的2型糖尿病患者，最新降糖策略”時，系統會自動整合相關指南的核心建議，并基于GRADE標準進行證據分級。

其次，實現10秒級的快速響應。面對復雜病例，傳統查指南方式可能需要半小時甚至更長時間在不同平臺間切換查找。而通過AI的深度學習和知識圖譜技術，醫生能在10秒內獲得關鍵信息，把時間節省出來用于更重要的醫患溝通和臨床思考。

最重要的是，確保100%可溯源。每一條建議都標注了指南來源，支持跳轉原文核對。這讓醫生在使用AI輔助時，能夠隨時驗證信息的準確性，保持最終的決策權在自己手中。

臨床場景中的“人機協同”

這種輔助性AI工具在不同臨床場景中展現了獨特的價值：

在門診，面對疑難病例，醫生可以快速獲取跨學科的指南整合建議，減少會診等待時間。

在多學科會診前，主治醫生能夠迅速準備最新循證依據，提高討論效率。

對于規培醫生，這樣的工具不僅是信息助手，更是學習工具，幫助他們理解不同指南間的差異和背后的循證邏輯。

一位使用該工具的三甲醫院副主任醫師這樣描述：“它像一個隨時待命的頂尖醫學圖書館管理員。我問問題，它給我找最相關、最權威的資料。”

DrSeek醫問答更接近醫療的本質：技術服務于人，而非取代人。在這個框架下，醫生的專業知識與AI的信息處理能力形成了真正的協同效應，共同提升醫療決策效率。

DrSeek醫問答

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責任編輯：銀子

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