AI vs 医生“各赢一局”：筛查快准狠，问诊常“露怯”

xinwen.mobi · 发表于 2025-12-4 10:38:44

精卫简闻：当医疗遇见AI，精准“鹰眼”与温情“失语”的博弈
在许多人眼中，AI与医生的较量似乎是科幻电影中的情节，但事实上，这场静默的“对决”早已在医院检查室、医生诊台前悄然展开。一方是拥有超人算力、不知疲倦的AI“鹰眼”，另一方则是手握数十年经验、深谙人情冷暖的人类医生。最新的临床研究揭示，这并非一场简单的胜负，而是一场关于效率与温度、数据与直觉的“分水岭”之争。

第一局：筛查“鹰眼”——当AI成为医生的“黄金搭档”
在疾病的早期筛查战场上，AI凭借其与生俱来的优势，已经取得了令人瞩目的战果，尤其是在影像诊断领域。

精准与效率的跃升。在德国一项迄今为止规模最大的真实世界研究中，一款辅助诊断AI为放射科医生带来了切实的改变。研究覆盖了46万余名女性的筛查记录，结果显示，当医生使用AI辅助时，乳腺癌的检出率达到每千人6.7例，较未使用AI的情况高出约17.6%。在疑似病例的活检确诊率上，AI辅助组也显著更高，达到了64.5%。这种“降维打击”在中国同样普遍，以应用最广泛的肺结节AI影像诊断系统为例，AI可以在几十秒内快速扫描完一份包含几百张图像的CT报告，将医生从繁重的初步阅片中解放出来，使其能更专注地进行关键决策。

赋能，而非取代。尽管AI表现亮眼，但所有专家都明确一点：AI绝非为了取代医生而生，而是医生最可靠的“超级实习生”或“黄金搭档”。AI的核心价值在于处理海量、重复、标准化的数据。它可以不知疲倦地扫描图像，标记出哪怕只有几毫米的微小病灶，从而极大降低因疲劳导致的人为漏诊风险。同时，AI能进行极度精准的定量分析，例如自动测量肿瘤在治疗前后的体积变化，为评估疗效提供客观、一致的依据。

然而，AI的“智”存在边界。它的判断基于过往的数据模式，一旦面对罕见的复杂病例、多种疾病混杂的情况，或是图像质量不佳产生伪影时，AI就可能给出不确定甚至错误的提示。此时，人类医生的综合判断力——结合患者完整的临床病史、其他检查结果乃至生活背景——就成为不可或缺的“终极裁判”。北京市海淀医院的胸外科医生黄宇清就曾遇到一位患者，AI判定其肺结节为“低危”，但通过对比多年影像的变化趋势，她精准判断出这是一个恶性结节。这生动说明，AI负责“看见”，而医生负责“洞察”。

第二局：问诊“迷雾”——AI在动态交流中的“露怯”
如果将AI从静态的图像世界推向动态、复杂的医患对话场景，它的短板便显露无遗。哈佛大学的一项研究揭示了这种显著的落差。

从选择题高手到对话困难户。研究人员开发了名为CRAFT-MD的评估工具，测试了GPT-4等主流大语言模型在模拟医患对话中的诊断能力。结果发现，当给予AI结构化的病例摘要（如同做选择题）时，GPT-4的诊断准确率高达82%。然而，当任务变为需要通过与模拟患者的连续对话来获取信息并最终诊断时，其准确率骤降至26%。即便是表现最好的GPT-4，也只在71%的对话中成功收集了完整的病史。

“冰山之下”的诊疗盲区。医患问诊远不止是信息的线性交换。一名优秀的医生，能在患者犹豫的语调、模糊的描述甚至避而不谈的沉默中，捕捉到关键的病情线索。这背后涉及复杂的社会心理、个体化表达以及对未言明痛苦的体察。而当前的AI模型，在处理这种非结构化、充满不确定性的动态交流时，显得力不从心。在真实比赛中，专家也指出，AI能快速罗列多种治疗方案，却难以像经验丰富的医生那样，结合患者的具体情况，精准判断出最适宜的、个性化的一条。

更重要的是，AI无法承载医疗中至关重要的人文内核——共情与伦理抉择。它可以根据数百万病例数据推荐“最优”化疗方案，却无法理解一位农村老人“省钱给孙子读书”的沉默。它可以计算晚期癌症患者的生存期，却无法回答“该不该继续治疗”这个充满伦理与情感的人生难题。医疗的本质，在冰冷的算法之外，始终是一场需要温度、信任和勇气的生命对话。

未来棋局：人机协同，共绘普惠医疗新图景
比赛的最终目的，并非决出胜负，而是探索如何让双方的优势结合，创造更优的医疗未来。

清晰的角色定位：AI为助手，医生为主导。目前，AI在医疗中的角色被明确为“辅助”。国家卫健委等发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》列出了84个应用场景，涵盖辅助诊疗、药物研发、医院管理等。一个理想的协同模式正在形成：AI充当“第一道筛子”，高效完成初步筛查和数据处理；医生则作为“终极裁判”，进行综合分析与最终决策，并将节省出来的时间，更多地用于疑难病例的攻坚和与患者的深度沟通。

迈向普惠医疗的“桥梁”。AI最令人期待的潜力之一，是成为弥合医疗资源鸿沟的桥梁。在中国，AI辅助诊断系统已从三甲医院走向基层卫生室，帮助基层医生提升诊疗水平。AI驱动的智能分诊和导诊系统，能7×24小时在线服务，帮助患者快速匹配正确科室，显著缩短候诊时间。浙江大学医学院附属第二医院的“AI疑难患者警示追踪系统”，甚至能主动从海量检查报告中筛选出高危或未及时复诊的患者，主动联系他们返回医院接受治疗，挽救了大量可能被延误的病情。

拥抱挑战，负责任地前行。当然，人机协同之路仍面临诸多挑战，如数据隐私、算法偏见、责任界定以及如何防止医生对AI的过度依赖等。但无论如何，一个共识正在全球医疗界形成：未来的胜利不属于技术或传统任何一方，而属于那些既能驾驭AI算力，又始终紧握患者双手的“新医生”。在这场变革中，医疗的终极目标——更高效、更精准、更可及且充满关怀的医疗服务，正变得愈发清晰。

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