医路心语，一位美国华人心脏科医生的行医笔记
118. AI该进入医院日常诊疗流程吗？——基于张文宏教授观点的辩证思考
AI能否系统性进入医院日常诊疗流程，是当下医疗领域与科技交叉的热点议题。国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授最近的相关观点，为这场讨论提供了极具价值的专业视角。他明确反对将AI系统性纳入日常诊疗，却会借助AI进行病例初步分析，再以他自身专业经验校验其准确性。他的担忧在于，若医生从实习阶段就依赖AI直接获取结论，跳过完整诊断思维训练，将丧失辨别AI诊断正误的能力。
对于张教授的观点，我持辩证认同态度，既理解其担忧背后的专业考量，也认为不应因噎废食，否定AI在医疗领域的正向价值，关键在于界定AI的角色定位，实现技术与医疗本质的良性融合。
张教授的担忧绝非危言耸听，而是对医疗行业核心逻辑的坚守。医疗的核心是“人”，诊断过程不仅是症状与病症的对应，更是医生基于医学知识、临床经验、患者个体差异的综合研判，这种思维能力的锤炼是医生成长的核心路径。若年轻住院医生简单地沦为AI的“执行者”，动辄复制粘贴AI结论，放弃独立思考与真伪辨别，不仅会导致诊疗能力停滞不前，更可能因AI的潜在偏差引发医疗风险，这对医生职业成长和患者生命健康而言，确实是灾难性的。这种对“思维惰性”的警惕，是资深医者对行业传承的责任担当，值得认同与重视。
但换个视角，这种担忧并非无法通过科学引导化解，我们完全可以借助技术进步优化医生培养体系。医疗行业的发展本就与技术革新同频共振，医生培训的核心是掌握诊疗逻辑与核心能力，而非重复过往低效的学习路径。回首当年自己读医学院做学生时，查询最新文献需奔波图书馆，那时的Pubmed以光碟形式呈现且数据滞后1-2年，“文献检索”曾是大学的一门独立课程，是不是老资格的医生们还有印象？而如今，数字化工具已彻底重构学习场景。我们培养医生的目标，从来不是让他们复刻前辈的艰辛，走一遍我们的老路，而是借助更先进的技术，降低低效劳动成本，聚焦核心能力提升，这才是技术服务于医疗的本质。
谈及医疗辅助工具，医生群体熟知的UpToDate便是绝佳例证。30多年前，创始人Burton医生因出版商拒绝电子版教科书更新需求，自主研发了这一循证医学知识库，以电子化、实时更新的循证医学形式，为医生提供可靠临床信息，大幅提升了诊疗决策效率与质量。多年来，无人因UpToDate的辅助作用质疑医生培训的有效性，核心原因在于它始终是“工具”而非“主导”，为医生的专业判断提供支撑，而非替代医生决策。
如今的AI，本质上是UpToDate这类工具的进阶形态，其价值维度更丰富、辅助能力更强大。AI不仅能优化病历书写，为年轻医生节省大量机械性文书时间，让他们有更多精力参与临床实操、与患者沟通；更能在鉴别诊断、治疗方案筛选中，基于海量数据快速提供参考，帮助医生规避思维盲区和潜在错误。相较于传统工具，AI的交互性、针对性更强，更能适配临床场景的复杂需求。
事实上，反对AI系统性进入诊疗流程，本质是反对“AI主导诊疗”，而非否定AI的辅助价值。医疗的核心竞争力，始终是医生的专业素养、临床经验与人文关怀，这是AI无法替代的。AI能处理海量数据、提供概率性参考，但无法精准捕捉患者的个体差异、情绪状态，更无法承担诊疗决策的最终责任。因此，AI进入诊疗流程的关键，是建立“工具定位”的共识：将其纳入医生培训与日常诊疗的辅助体系，明确AI为医生服务、为诊疗增效的角色，通过科学的培训体系引导年轻医生“善用AI而非依赖AI”，在AI辅助下强化独立诊断思维，而非被技术裹挟。
总而言之，医疗行业不应排斥AI技术的进步，而应主动探索AI与诊疗流程的适配模式。张文宏教授的观点提醒我们守住医疗本质、警惕技术依赖，而技术发展的趋势则要求我们以开放心态拥抱变革。让AI成为医生的“得力助手”，而非替代者，在技术赋能中优化医生培养、提升诊疗质量，才是平衡医疗本质与技术进步的最优解。
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