深圳商报·读创客户端记者 赵鸿飞

日前，在香港举办的高山书院十周年论坛上，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授针对人工智能在医疗领域的应用发表了审慎的看法。

张文宏表示，如果一名医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，而没有经过完整的临床思维训练，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力。年轻医生必须通过系统性的训练，才能掌握两大关键能力：一是判断AI诊断的准确性，二是诊治AI无法应对的复杂疑难病症。他认为，这是技术便捷背后不可或缺的专业根基。

张文宏并没有否定AI在医疗领域的作用。他认为，AI可以帮助医生快速查找相关的医学文献、提供一些参考的治疗方案等，在一些辅助性的工作上，AI的辅助性价值不可替代。

深圳作为人工智能先锋城市，目前已有近450个人工智能产品落地各级医疗卫生机构，覆盖临床诊疗、医院管理、健康管理等领域。围绕“AI与医疗如何深度融合、医生如何借力AI辅助、AI能否替代医生”等问题，记者专访了深圳三位不同领域的医务工作者，从急诊科、神经外科、医院信息管理的视角，结合深圳本地AI落地实践，解读医疗与AI的共生之道，而贯穿其中的，始终是医学对生命最本质的尊重。

医生主导、AI辅助，AI会成为医护人员不可或缺的助手

北大深圳医院EICU（急诊重症监护病房）主任医师尹路长期深耕于急诊重症救治一线。他告诉记者，急危重症患者救治面临医疗资源供需失衡、病情危重复杂、资料信息数据过载、决策紧迫等多重挑战和压力。

他认为，AI不能百分百替代医生，但面对上述挑战，AI具有重要积极意义，AI正在成为医护人员不可或缺助手。“AI与医生的关系，是以医生为主、AI为辅的协作关系。”在临床诊疗工作中，AI发挥了快速筛选有效信息、辅助临床决策等作用，有助于决策进一步优化，提升医疗服务质量。同时，AI辅助下医疗效率的提高让医生有更多时间回到病人床边，把更多精力投入到患者病情研判和治疗照护中，这正是AI作为“助手”的核心价值。

尹路介绍，2025年6月，北大深圳医院正式上线迈瑞公司开发的瑞智重症辅助决策系统，该系统无缝嵌入EICU日常诊疗、护理工作流程，覆盖病情资料全面收集、关键指标梳理分析、诊疗决策辅助建议、病历文书记录等核心临床应用场景。

通过半年多的临床试用、反馈迭代改进后，经过真实医疗场景考验的这一系统，将为破解当下重症医学发展痛点、推动诊疗模式升级提供强大助力，推动重症医学诊疗模式向智能化转型升级。该项目成功引进实施，将为全国各级医院ICU的智慧化建设提供可复制、可推广的“深圳样板”。

尹路介绍，应用此系统后，医疗效率较前明显提高。比如，从生命体征到化验检查，危重患者每天需要关注的临床信息海量繁杂，既往都是需要人工手动在各个信息系统间来回切换查阅，获取归纳总结梳理需要耗费大量时间精力。应用瑞智重症辅助决策系统后，医生用于数据整理和分析的时间减少约50%，大大提高了临床查房处置效率。在护理方面，把护士从繁杂的文书记录工作中解放出来，回归到更需要专业操作与人文关怀的床边护理。因此，医护人员有更多时间回到病人床旁，去观察、治疗和照护患者。此外，AI的智能预警功能，也让患者潜在病情变化更早被提示，从而加以重视进行识别。

北大深圳医院EICU团队利用瑞智辅助决策系统进行临床诊断。

在临床实际应用中，北大深圳医院EICU团队始终坚守“医生主导，AI辅助”的原则。AI辅助为重症诊疗提供了多元化参考，有助于诊疗更加精准高效和同质化。医护团队清醒认识到在临床诊疗过程中应秉持独立思考精神，对待AI的每一项建议，不盲目认同，结合专业判断再加以研判分析，从而做出最终的临床决策。尹路说，以智能技术赋能医疗，只有守住“人医人”的医疗本真，才能让智慧医疗真正服务于每一位患者。

把握好运用AI的“边界感”，为病人“看好病”是目标

香港大学深圳医院神经外科医生付维亮博士是一名年轻医生，2025年，他幸福地升级为“新手奶爸”。付维亮对宝宝和妻子充满歉疚，“每天早上6时许出门时，宝宝还没醒；晚上拖着疲惫身体回家时，他们已经睡熟了”。对于付维亮和广大医务工作者们来说，在医院里，他们是时刻高度紧张，如履薄冰的专业人士；在家里，他们是经常“缺席”的父亲或母亲、丈夫或妻子、儿子或女儿。临床、科研和行政事务性的文案工作是付维亮和临床医务工作者的核心工作。白天在临床连轴转，晚上还要面对科研啃硬骨头，查文献、找数据、画图、写文章，样样都需要时间。对于他们来说，如果每天能省出宝贵的30分钟，弥足珍贵。

从2021年开始，付维亮在工作场景中尝试借助AI处理一些重复性的工作，但是由于当时的AI出错率比较高、可信度、权威性较低，他一度放弃AI辅助工具。他告诉记者，“相比一年前，AI在医疗领域的可用性已经发生了质变，随着大量医疗专业领域AI的出现，医用AI辅助系统的可信度高了，确实能帮我处理很多事情，节省出碎片化的时间”。

付维亮擅长的领域是功能神经外科，他说，“对于神经外科之外的领域，比如心血管、内分泌疾病等方面的专业知识，我掌握的大概只是‘皮毛’。神经外科疾病的诊断其实错综复杂，如果借助AI对病情进行基础的筛查和分析，能为医生提供更有价值的辅助参考（Second Opinion），帮助医生更敏锐地发现潜在问题。在临床中，跨专科会诊是非常必要的。AI的价值在于，它能帮助我更精准地识别出哪些症状可能涉及心血管或内分泌问题，从而更及时、更精准地发起专科会诊，而不是盲目会诊。这样既能让患者得到最专业的治疗，也能让医疗资源的配置更加精准高效。”

付维亮说，正如张文宏教授所言，“如果一名医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，而没有经过完整的临床思维训练，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力”。对于没有任何临床经验的医学生或低年资医生来说，在没有掌握基本的临床思维、没有任何看病经验的阶段，应该利用 AI 去学习临床思维，而不是让 AI 代替思考。

他也发现了一个巨大的鸿沟：一是AI技术跑得太快，落地太慢：二是针对医生群体设计的工具很少，市面上的通用工具需要花大量时间去研究怎么适配医疗场景。三是信息不对称，医生不懂技术边界，工程师不懂临床痛点。

“如果有一群医生能聚在一起，实时分享最新的实战经验；如果有AI专业人士能听到我们的一线需求，进行针对性的产品改进——这该多好？”最近，付维亮发起建立了一个「AI+医疗交流群」，他说，“一个人摸索效率工具，容易走弯路。如果有一群人一起试、一起分享、互相提醒合规边界，会更有价值”。付维亮很愿意分享自己的经验，也乐于接受同行的建议，帮助自己在医学之路上的探索更深更广。

付维亮说，“把握好运用AI的边界感，有助于医生把有限的精力投入到更多值得思考的地方，最终的目标是能为病人看好病”。

人文属性与生命责任，注定医疗是AI替代进程较慢的领域

深圳大学总医院信息技术部主任张啸认为，在技术革新的浪潮下，人工智能向医疗领域渗透已成必然。但是，医学离不开对生命的尊重与敬畏，医疗行业的人文属性与生命责任，注定其是AI替代进程较慢的领域。

张啸告诉记者，从医院信息化建设实践来看，AI的价值首先体现在医疗效率的提升上。比如，深大总医院已将AI技术融入医学影像辅助诊断、数据整理等环节，影像智能辅助系统可识别部分病灶、初步筛查异常，减少医生重复劳动，让医生将更多精力投入核心诊断与决策。但所有AI生成的影像分析结果，最终均需经医生复核确认——诊疗决策的主导权始终牢牢掌握在医务人员手中，这既是对医疗质量的严格把控，也是对生命的敬畏。

“作为大学附属医院，深大总医院承担着医疗人才培养重任，我们在搭建信息化系统时，始终坚守‘病历书写由医生主导’的底线，守住人才培养核心阵地，同时将AI定位锚定在‘辅助’而非‘替代’，探索贴合临床真实场景的人机协同路径”。

张啸认为，现代医学本质上是人文与科技的共生体——每一例复杂病症的诊疗，都需要多学科医生像交响乐团般精准协作。而贯穿其中的，是医生对患者个体生命经验的深度共情。未来，即使当AI在影像识别领域超越人类时，它依然无法解码病人颤抖双手里攥着的恐惧，无法替代医生带给患者的心理抚慰，充满温情的“非数据化”关怀，是医疗行为最本质的合理性来源。

张啸说：“不否认AI未来的发展潜力，医疗AI的进程虽慢，但技术的迭代是必然的发展趋势。医院信息化建设一方面必须严守医疗伦理与人才培养的底线；另一方面应持续推进AI与临床场景的深度融合，优化人机协同机制”。

他表示，以医疗需求为导向，让AI技术在信息化体系中精准赋能，既能契合社会对高质量医疗的需求，也能始终坚守医疗本质，让技术永远为生命服务。

（图片由受访单位提供）