寧光院士：芯片替代瓦片 技術賦能人工

練秋湖，一個上海青浦的籍籍無名之地，由于華為研發(fā)中心的到來，而今成為萬眾矚目的地方，這就是華為的影響但更是人工智能的作用。我們今天有幸來到此地，不僅是感受技術的進步，更是深刻思考：站在今日之歷史交匯點，我們，健康從業(yè)者何去何從。如果說過去幾年，AI在醫(yī)療領域的應用還如星火閃爍，那么近幾個月，一場席卷全球的“AI+醫(yī)療”浪潮已撲面而來，其聲勢之浩大、推進之迅猛，令我們每一位從業(yè)者都深感時不我待的緊迫性。

這種緊迫性，首先源于技術演進與市場爆發(fā)的雙重驅動。就在本月，OpenAI正式推出獨立的“ChatGPT Health”，為用戶構建了一個處理敏感健康信息的“信任防火墻”，其數據顯示，全球每周已有超過2.3億人次在咨詢健康問題。與此同時，國內的“螞蟻阿?！痹禄钴S用戶在一個月內翻倍，突破3000萬。我知道，百川醫(yī)療的王小川也在積聚力量，或許是更大的力量。這些數字并非偶然，它們揭示了一個根本性變化：大眾對專業(yè)化、個性化醫(yī)療健康服務的沉默需求，正被低門檻、高智能的AI徹底激活。一個由智能體（Agent）接管個人醫(yī)療健康服務的“C端革命”已然爆發(fā)。作為醫(yī)學從業(yè)者從沒感受到另外一個行業(yè)的進步對我們從事行業(yè)變革的巨大影響，甚至重塑這個行業(yè)，這就是緊迫感。

人工智能不僅在重塑我們的行業(yè)，也在重塑我們這些從業(yè)者自身。當然，他們自身競爭同樣白熱化。無論是國際上的OpenEvidence，還是國內新近推出的類似產品，它們都在嘗試通過檢索增強生成（RAG）技術，成為醫(yī)生的“第二大腦”，提供可溯源、低幻覺的循證醫(yī)學支持。這類專業(yè)AI工具已展現出與通用模型相近、甚至更優(yōu)的潛力。這意味著醫(yī)療AI的核心戰(zhàn)場，已從技術演示轉向了臨床場景的爭奪與用戶習慣的塑造。他們的目標絕不會止于賦能而是替代，替代的發(fā)生不會太久，就像我們今天感受到人工智能發(fā)展速度從以年計很快發(fā)展到以月計一樣，替代真的就是在眼前。

面對這場席卷而來的浪潮，我們是旁觀者，還是主導者？在每一次技術重塑甚至替代一個行業(yè)時，行業(yè)的從業(yè)者就像一個行將破滅的堡壘的守護者，是與舊的堡壘共生死還是從善如流改造堡壘，擁抱變革？答案不言而喻。

即便是如此強烈的緊迫性，或者技術替代是如此的咄咄逼人，但泡沫說及距離感依舊存在，技術與臨床之間，始終橫亙著一條需要勇敢跨越的“最后一公里”。實驗室里的高精度模型，常常在真實的臨床環(huán)境中遭遇“水土不服”。這提醒我們，真正的緊迫性，不在于追逐最炫酷的算法，而在于如何讓AI安全、有效、可信地融入我們臨床診療的每一個日常環(huán)節(jié)。

為此，我們必須共同正視并解決臨床落地的三個技術問題：

第一，是“數據割據”與“模型通用性”的挑戰(zhàn)。醫(yī)療及健康數據未能真正標準化，Token化程度低，導致AI模型難以獲得高質量、大規(guī)模的訓練數據，也無法在廣泛場景下穩(wěn)定發(fā)揮。因此高質量通用性健康數據的定義化及標準化是必須要完成的，用聯邦學習等技術實現多中心數據的價值融合同樣重要，這需要醫(yī)療和健康專家與人工智能專家的合作，但更需要精通兩行業(yè)的通才人士，而這恰恰是最缺的人才。

第二，是“黑箱算法”與“臨床信任”的挑戰(zhàn)。 醫(yī)生不能為無法理解的健康和醫(yī)療建議承擔責任。因此，未來的AI必須是可解釋、可審計的AI。我們需要AI不僅給出答案，更能“展示其工作過程”，提供決策依據的溯源，成為贏得臨床信任的基石。

第三，是“工具堆砌”與“流程重塑”的挑戰(zhàn)。 當前，我們面臨的是無數單點AI工具的涌入，這反而可能增加醫(yī)護人員的操作負擔。真正的落地，AI應該如同水電一樣，成為嵌入醫(yī)院信息系統底層、無縫支持從輔助診斷、生成病歷到患者隨訪全流程的智能化基礎設施。它的最高價值，是讓我們醫(yī)護人員從繁重的重復性勞動中解放出來，將更多時間還給病人，回歸醫(yī)學的人文本質。

人工智能進入醫(yī)療及健康領域不可阻擋，它不因我們的謹慎而放緩，也不因我們的遲疑而轉向。面對這場變革，被動適應不如主動引領。

我們常說“AI for Medicine”，但時至今日，人工智能已浸透到醫(yī)學和健康的每個角落，已經是“In”而不單純是“for”，我們應該說“AI in Medicine”了。誰會領導這場變革？這不僅取決于技術，而更多的是取決于理念甚至于認知，認知的改變成為每一位健康從業(yè)者必須經歷的過程，如果能完成這個過程，健康從業(yè)者或許可以適應并領導這次變革。因此， 醫(yī)療機構應成為主動的聯合創(chuàng)新者：向頂尖的科研團隊和科技企業(yè)開放真實的臨床場景與核心需求，共同研發(fā)解決實際痛點的產品。更應成為積極的模式探索者：在院內推動AI臨床示范中心，探索人機協同最佳實踐，為全行業(yè)規(guī)?；涞卣樟燎奥?。

形象的講，“芯片代替瓦片”的時代已經到來，醫(yī)院管理者應該清醒地認識到醫(yī)院及健康產業(yè)發(fā)展驅動力正在從物理規(guī)模轉向數據與智能。但所有技術的終點必然是“技術賦能人工”。健康產業(yè)者，最終是人工智能的直接使用者，只是我們要主動擁抱。

這場協同創(chuàng)新的征程，注定充滿挑戰(zhàn)，但也滿載希望。讓我們以開放的心態(tài)擁抱變化，以審慎的科學精神推動落地，共同塑造一個以智慧賦能、以人文為核心的醫(yī)療、醫(yī)院和健康新未來。