這不是道選擇題,而是一道邊界題。
“在我們醫院,我拒絕把AI引入病歷系統。”
前段時間,張文宏在香港高山書院論壇上的這句話沖上熱搜,刷屏醫療圈。但很多人沒讀完他的完整發言。張文宏自己其實一直在用AI——他常讓AI“先看一遍”。區別在于:“我一般看一眼就知道AI哪里是錯的”,而年輕醫生沒有經過完整的臨床思維訓練,將來根本無法鑒別AI的對錯。
他拒絕的不是AI,而是讓未經系統訓練的醫生直接依賴AI拿結論。
這番話點出了核心問題。支持AI和反對AI的人其實說的是同一件事:用不用AI從來不是一道選擇題,而是一道邊界題。
作為醫生,我的體會是:病人不會按照教科書生病。同樣的癥狀、相似的指標,在不同患者身上可能指向完全不同的診療路徑。這種判斷力,只能來自長期積累和反復復盤,沒有捷徑。
但硬幣的另一面也是現實:絕大多數醫生接觸疑難病例的機會有限,向上級醫院學習的時間窗口也有限。基層的醫生們不是不愿提高,而是缺少高質量、可及的經驗參照。
最近我關注到一個進展:這個月,華為云發布了智慧醫療專區,并開放了公測。這個專區的核心,是把上海瑞金醫院與華為聯合研發、已在頂尖病理科經過長時間臨床驗證的病理模型,通過云邊端協同下沉至基層。讓基層醫院無需投入昂貴設備,一臺電腦上下載部署,就能擁有三甲醫院級別的病理診斷能力,真正實現“用得上、用得起”。在我看來,這件事的價值不在于“技術有多領先”,而在于它嘗試回答一個更樸素的問題:頂尖醫院驗證過的經驗,能不能讓更多醫院用上?這才是醫療普惠該有的落點。
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作為專區發布內容之一,華為云個人健康管理助手華寶也同步開啟公測。我上傳了一份常規體檢報告,幾秒鐘生成解讀,異常指標、臨床意義、下一步建議清晰在列,與日常臨床處理路徑基本一致。
回過頭看張文宏那番話。他反對的是沒有根基的依賴,而智慧醫療專區所做的,恰恰是把頂尖醫院驗證過的專家經驗沉淀下來,變成可調用的高質量參考。
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太多基層醫生陷入“無經驗、無投入、無能力”的負循環。這正是AI最該填補的價值洼地。醫院專家出經驗、場景和數據,華為這樣的科技公司出算力和智能工具,生態伙伴出應用開發,能更有效地推動醫療普惠。
作為醫生,我從不指望AI替我診斷。我只期待有一天,當我面對一個拿不準的病例時,云端能有瑞金醫院等同行的經驗給我參考——技術走到這一步,才算真正對得起醫生手里的這份信任。
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