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封面新聞記者 易弋力

近期，人工智能大模型在醫療領域的應用引發廣泛關注。首先是全國首個罕見病領域人工智能大模型“協和·太初”面向患者開放測試初診咨詢和預約功能。與此同時，我國首個“AI兒科醫生”也于日前在北京兒童醫院正式上崗。

此外，隨著國產大模型DeepSeek的應用不斷擴展，多地三甲醫院都做了相關的部署，探索大模型在臨床決策支持、病歷質控、影像分析、科研輔助、醫院管理等多個醫療場景中的應用，以提升醫療服務質量和效率。

在“AI全面接入千行百業、人機共舞時代到來”的背景下，AI將給醫療行業帶來哪些變革？3月6日，記者專訪了知名經濟學者、工信部信息通信經濟專家委員會委員盤和林。

近年來，人工智能大模型在醫療行業的應用已經在陸續開展，但是今年以來，應用的速度不斷加快，應用場景也不斷拓展。如何看待這樣的趨勢？

盤和林表示，AI大模型在醫療領域是最適合落地的，醫療分為診斷和治療，診斷是治療的前提，而診斷過程其實就是一個基于已知數據信息，給出判斷的過程，事實上，由于AI大模型是由數據訓練出來的，通過海量醫療數據的訓練，AI大模型必然能夠在信息分析能力上超越人類醫生。簡單說，人類醫生的診療其實是存在缺陷的，比如一張CT影像，人類醫生肉眼能夠看到的，和AI通過像素點看到的，一定是不同的，AI能夠看到更細節的東西，同樣的，醫生三五句詢問病人獲得的信息，和AI從病人電子病歷中記載的信息，那也不是一個信息量，AI相比于人類醫生，信息更充分、邏輯推理能力更強，所以得出的診療結論往往也更準確，所以，AI在醫療行業大有可為。其實，前幾年就有很多醫院開始用AI替代人類去看CT片，AI給出結論，人類再跟進驗證，一些很小的結節，這幾年發現的頻率也越來越高了，過去是做不到的。而未來，AI大模型將代替醫院的病理科，那些疑難雜癥的確定，可能AI會比人類醫生更有優勢。所以，大模型在醫療行業全面展開是大勢所趨。

那么，是哪些因素推動了AI大模型在醫療領域的加速落地？盤和林認為，首先，是AI大模型適合AI醫療，具體說就是診斷的場景。其次，是國家對醫療領域數據要素的激活。過去，大量醫療數據存在于各個孤島，醫院不愿意將患者的數據分享出來，而如今，國家打破了數據孤島，有了數據，AI大模型就有了訓練的素材。再者，是產學研用和數實融合的結果。AI大模型的開發者不熟悉醫療，醫療工作者不熟悉AI大模型，事實上，我國AI大模型產業的發展，以及AI和醫療產業的融合是近些年的事，也正是因為AI大模型產業的發展，讓AI醫療成為可能。

除了目前出現的領域，未來AI應用的場景還會向哪些方面拓展？在盤和林看來，AI的應用場景還是很多的，舉幾個例子，AI做手術，如今，以達芬奇醫療機器人為代表的醫療機器人已經開始普及，相比于其他手術方式，醫療機器人手術創口更小，恢復更快，而未來，通過AI大模型等的訓練，醫療手術機器人也有可能從人類操控模式，轉變為自動識別，自動手術工具，當然，這需要漫長的過程，但隨著人形機器人的發展，其實AI主導下的醫療手術機器人成長很快。AI還可以幫助構建家庭醫療體系。家里面配備一些診療設備，將健康數據輸入AI，然后由AI構建患者的健康檔案，并預測患者的疾病概率，讓患者提前治療，提前準備，我們知道，對于健康，防病比治病更重要。AI還可以向患者普及醫療知識。

另一方面，目前對于AI大模型在醫療領域的應用也存在一些擔憂。比如大模型診斷的準確率如何保障？醫生是否會被AI取代等等？

盤和林稱，大模型診斷準確不準確，在于AI大模型的訓練能力，邏輯推理能力是否完善，也就是說，是騾子是馬，拉出來溜溜才知道，我們知道，很多AI大模型的訓練數據存在質量高低，有些診療數據甚至存在錯誤，這些錯誤會影響AI大模型的效果能力，同時，AI大模型的推理能力也很重要，如deepseek就是一個推理模型，但deepseek的推理是否適合醫療？這還有待驗證，或者說，醫療AI大模型需要醫療領域的邏輯推理算法。

“醫生會否被AI取代呢？不但不會，反而有利于醫生。”盤和林表示，因為很多人沒見過如今很多醫生的生存狀態，大醫院里面人滿為患，幾乎每個醫生都要加班，每個病人看病的時間不會超過五分鐘，請問，五分鐘如何作出準確判斷，解決方案就是用AI去提高效率，讓醫生能夠快速的做出診斷。再者說了，AI主要是診斷上的能力，情感溝通、藥物劑量控制、手術，如今還是要依靠醫生來完成。

對于AI給出的醫療處方，以及診斷結果如何給予更規范的監管？盤和林認為，AI作為輔助工具，在AI完善之前，其診療結果的后果，依然應該由醫生來承擔，也就是說，AI是工具，你不能讓工具去坐牢，診療結果錯誤還是正確，都是工具的判斷，而用不用，是醫生的問題。所以，我認為在應用端，我們大可不必去管AI，當然，我認為需要管的還是數據端，這里涉及的是AI數據安全問題，那么這個時候，就要建立一套數據安全體系，醫院的醫療數據管理，要定期進行風險評估。