【導語】在數字化浪潮下，AI已廣泛滲透醫療健康領域，從影像識別到健康管理，“AI看病”成為熱門話題，甚至有AI係統通過主任醫師級考試。麵對“AI是否會取代醫生”的疑問，本文將剖析AI在醫療診斷中的真實(shí)能(néng)力(lì)與(yǔ)局限，探討人機協作模式，展望未來醫療發展方向。

作者：馬敏 中國人民解放軍陸軍軍醫大學第一附屬醫院（西南醫院） 副主任醫師 副教授 博士研究生

審核：賀勇 四川大學華西醫院 主任醫師

在數字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）技術已滲透到人們生活的各個領域。AI在醫療健康領域的應用也越來越廣泛。從影像識別到病理分析，從藥物研發到健康管理，AI正以前所未有的速度改變著傳統醫療模式。

隨著AI的崛起，“AI看病”成為熱門話題，各大醫院紛紛引入AI輔助診斷係統，互聯網醫療平台推出AI問診服務，甚至有些AI係統已經能夠通過主任醫師級別的專業考試。麵對這一趨勢，人們不禁要問：“AI最終會取代醫生嗎？”本文將帶您深入了解目前AI在醫療診斷中的真實能力與局限，探討人機協作的最佳模式，並展望(wàng)未(wèi)來(lái)醫(yī)療(liáo)的(de)發(fā)展(zhǎn)方(fāng)向(xiàng)。

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一(yī)、AI醫(yī)療(liáo)的(de)崛(jué)起(qǐ)：從(cóng)輔(fǔ)助(zhù)工(gōng)具(jù)到(dào)“超(chāo)級(jí)助(zhù)手(shǒu)”

AI在(zài)醫(yī)療(liáo)領(lǐng)域的應用已取得顯著進展。當前，AI係統能夠快速分析海量醫學數據，包括患者的症狀描述、病史記錄、實驗室檢查結果、影像學資料及病理資料等，在短時間內生成初步診斷建議。這種高效性使AI成為醫療資源緊張背景下的一劑“良方”。在放射科、病理科等依賴圖像識別的專業領域，AI的表現尤為突出。

AI醫療係統的優勢不僅體現在效率上，還表現在其強大的知識儲備和持續的學習能力(lì)上(shàng)，強(qiáng)大(dà)的數據處理能力使AI成為醫生的“超級(jí)助(zhù)手(shǒu)”。不同於人類醫生需要多年培訓和實踐才能積累經驗，AI可以通過機器學習算法在短時間內“消化”數百萬份病例資料、臨床指南和最新(xīn)研(yán)究(jiū)文獻。2025年7月16日，由複旦大學附屬中心醫院葛均波院士團隊與英國帝國理工學院等機構合作的全球首個基於AI增強心電圖（AI-ECG）生存神經網絡模型，能夠同步診斷現有疾病並預測未來中重度心髒瓣膜反流發生風險的研究成果發表在《歐洲心髒雜誌》上[1]。2025年7月28日，世界AI大會現場，中國科學院王建安院士推出的AI分身——“Jack安心智能體”正式上線，內容覆蓋300餘個典型瓣膜病問題，智能體不僅具備常見症狀問答能力，還可以接入部分智能手表、血壓計等家用設備，獲取血壓、脈搏、心電圖等數據，旨在探索如何在院後管理中為心髒瓣膜病的患者提供更具聯係性和專業性的支持。

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AI醫療的另一重要價值在於提升“醫療可及性”。在傳統醫療模式下，優質專家資源往往集中在少數大城市的三甲醫院，普(pǔ)通(tōng)患者，尤其是偏遠地區居民，麵臨“看專家難、看專家貴”的困境。而AI賦能的在線問診平台打破了時空局限，這種普惠性醫療服務對於緩(huǎn)解(jiě)我(wǒ)國(guó)醫療資源分布不均問題具有重要意義。

值得注意的是，AI在醫療行政流程優化方麵也發揮著重要作用。國內很多單位將AI介入門診、住院係統，可將醫生撰寫病曆的時間大幅縮短，僅需短暫的語音交互就能生成完整的電子病曆。這類應用雖然不直接參與診斷，但通過減輕醫生的文書負擔，使其能夠將更多時間投入患者診療中，間接提高了醫療質量和效率。

二、AI的局限：為何目前AI無法完全取代醫生？

盡管AI在醫療領域展現出巨大潛力，但其固有局限性決定了它短期內難以完全取代人類醫生。最顯著的差距體現在情感交互與人文關懷方麵[2]。醫(yī)療(liáo)行(xíng)為(wèi)不(bù)僅(jǐn)是(shì)科(kē)學(xué)判(pàn)斷(duàn)，更(gèng)是(shì)情(qíng)感(gǎn)交(jiāo)流(liú)的(de)藝(yì)術(shù)。醫(yī)生(shēng)在(zài)問(wèn)診(zhěn)過(guò)程(chéng)中(zhōng)，能(néng)夠(gòu)通(tōng)過(guò)患(huàn)者(zhě)的(de)麵(miàn)部(bù)表(biǎo)情(qíng)、語(yǔ)氣(qì)變化和肢體語言捕捉情緒狀態，給予恰當的心理支持和安慰。這種“人情味”是AI難以複製的。患者需要的不僅是正確的診斷，還有被理解、被關心的感覺。

AI醫療麵臨的另一重大挑戰是複雜病例處理的局限性。雖然AI在典型病例診斷中表現優異，但對於罕見病、非典型症狀或多種疾病共存的複雜情況，其判斷能力仍有不足。研究顯示，當麵對臨床中不常見的症狀組合或非結構化信息時，AI係統可能出現“幻覺”，生成看似合理實則錯誤的診斷建議。更令人擔憂的是，AI有時會“自信地”給出完全錯誤的答案，這種“自信(xìn)的(de)錯(cuò)誤(wù)”在(zài)醫(yī)療(liáo)場(chǎng)景(jǐng)下(xià)可(kě)能(néng)造(zào)成(chéng)嚴(yán)重(zhòng)的(de)後(hòu)果(guǒ)。

倫(lún)理(lǐ)判(pàn)斷(duàn)與(yǔ)責(zé)任(rèn)歸屬問題也是AI無法替代醫生的關鍵原因。醫療決策常常涉及複雜的倫理考量，如治療方案的風險/收益比、患者的個人價值觀與醫學建議的衝突、資源有限情況下的優先分配等。這些判斷需要綜合醫學知識、社會規範、患者意願和家庭情況等多重因素，遠超出當前AI的能力範圍。同時，當出現診斷錯誤或治療失敗時，責任歸屬也成為棘手問題——應該由AI開發者、使用AI的醫院還是主治醫生承擔責任呢？

此外，AI醫療還麵臨數據依賴與“偏見放大”的風險。AI係統的表現很大程度上取決於訓練(liàn)數(shù)據(jù)的(de)質(zhì)量(liàng)和(hé)代(dài)表(biǎo)性(xìng)。如(rú)果(guǒ)訓(xun)練(liàn)數(shù)據(jù)中(zhōng)存(cún)在(zài)偏(piān)差(chà)（如(rú)某(mǒu)些(xiē)人(rén)群(qún)的(de)樣(yàng)本(běn)不(bù)足(zú)），AI可(kě)能(néng)會(huì)放(fàng)大(dà)這(zhè)些(xiē)“偏(piān)見(jiàn)”，導(dǎo)致(zhì)對(duì)特(tè)定(dìng)群(qún)體(tǐ)的(de)診(zhěn)斷(duàn)效(xiào)能(néng)下(xià)降(jiàng)。另(lìng)外(wài)，AI係(xì)統(tǒng)通(tōng)常(cháng)需(xū)要(yào)大(dà)量(liàng)結(jié)構(gòu)化(huà)數(shù)據(jù)才(cái)能(néng)正(zhèng)常(cháng)工(gōng)作(zuò)，而(ér)現(xiàn)實(shí)中(zhōng)許(xǔ)多(duō)患(huàn)者(zhě)的(de)信(xìn)息(xi)是(shì)非(fēi)結(jié)構(gòu)化(huà)的(de)、不(bù)完(wán)整(zhěng)的(de)，這(zhè)會(huì)影(yǐng)響(xiǎng)AI的(de)判(pàn)斷(duàn)能力。相比之下，人類醫生能夠通過問診技巧和臨床經驗彌補信息不足，做出更加全麵的評估。

三、人機協作：未來醫療的最佳模式

麵對AI的優勢與局限，醫療行業的未來不在於“AI取代醫生”或“醫生排斥AI”，而在於建立高效的人機協作機製。這種協作模式已經在多個領域展現出巨大潛力，形成了“1+1＞2”的協同效應。在實際應用中，AI最適合扮演“超級助手”的角色—處理結構化強、重複性高的工作，如初步症狀分析、常規檢查解讀和醫學文獻檢索；而人類醫(yī)生則專注於需要創造力、同理心和複雜判斷的核心診療環節。

AI技術在醫療診斷中的應用已勢不可擋，但它既非“萬能神器”，也非“洪水猛獸”，而是醫療行業數字化轉型的重要推動力。當前的AI係統確實能夠“7×24小時”不知疲倦地工作，快速分析海量數據，提供初步診斷建議，極大地提升醫療效率和可及性。然而，它缺乏人類醫生的情感共鳴能力和對複雜情境的判斷力，也無法承擔醫療決策的倫理責任。正因如此，AI與醫生的關係不是替代而是互補，不是競爭而是協作。

對於患者而言，不必過分擔憂“AI取代醫生”，而應了解如何善用AI醫療工具。在常見病谘詢、健康管理和用藥提醒等方麵，AI服務便捷高效；但對於複雜病情或重大決策，仍需尋求人類醫生的專業判斷和情感支持。對於醫療從業者而言，與其抗拒技術變革，不如主動學習與AI協作的技能，將重複性工作交給算法，自己專注於最能體現醫學人文價值的領域。

AI醫療的終極目標不是替代醫生，而是通過人機協同，讓醫療更精準、更普惠、更有溫度，隨著技術進步和製度完善，AI將成為醫生的“超級助手”，幫助突破人類認知和體力的限製，共同守護人民健康。在這場醫療革命中，保持理性樂觀的態度，既看到AI的潛力，又認識其局限，才能準確把握未來醫療的發展方向。

麵對“AI能否替代醫生問診”的問題，答案已經清晰：AI不會替代醫生，但使用AI的醫生可能會替代不使用AI的醫生。醫療的未來更可能屬於懂得與智能技術協同合作的新一代醫療工作者，屬於能夠將科技效率與人文關懷有機結合的新型醫療服務模式。在這個人機協作的新時代，患者將成為最大受益者，獲得更可及、更精準、更溫暖的醫療體驗。

參考文獻：

[1]Liang Y, Sau, Zeidaabadi B, et al. Artificial intelligence-enhanced electrocardiography to predict regurgitant valvular heart diseases: an international study[J]. Eur Heart J, 2025, ehaf448. doi: 10.1093/eurheartj/ehaf448.

[2]羅莉娟, 王康, 胡金淼, 等.當人工智能麵對人類情感：服務機器人情感表達對用戶體驗的影響機製[J].心理科學進展.2025,33:1006-1026.