该不该将AI引入电子病历，张文宏提出了一个问题｜新京报专栏

▲资料图：国家传染病医学中心主任张文宏（左）。图/新华社

据《南方都市报》报道，因“拒绝将AI引入其所在医院的电子病历系统”的发言，近日，国家传染病医学中心主任张文宏引发热议。张文宏表示，若将AI引入病历系统，会改变现有的年轻医生培养体系。

不过，张文宏并不是全盘拒绝AI。他表示，自己也会使用AI，他接触的病人量太大、太复杂，短期内处理大量病人时，一般会让AI“先看一遍”，“但是我一般看一眼就知道（AI）哪里是错的”，而年轻医生则有可能被误导。他强调，是否会被误导，取决于“你的能力是不是强过这个AI”。

AI介入医疗潮流难阻

坦白讲，张文宏的担忧不无道理，但正如历史上一切新生事物的普及都很难一蹴而就一样，AI作为一个会对现有医疗体系和流程造成冲击的新生事物，在起步阶段很难尽善尽美，也都是正常现象。

换言之，AI发展潮流浩浩荡荡，不可能因为某些不完美而转向，意欲阻挡也是不现实的。因为相对于人脑而言，AI在工作效率、工作结果的一致性、对工作流程的执行力方面，都具有碾压式的优势。目前在影像资料的研判，检验数据的整合，还有一些典型疾病的早期诊治及规范治疗方面，也都已显现出无可替代的优越性。

还有一个不容忽视的因素是，张文宏所诟病的AI所犯错误方面，不少医生其实也存在类似的问题，个别时候，其严重程度可能一点不比AI轻。

医生也是人，是人就会犯错误，这是一个常识问题。因此，即使是那些经过严格培训且经验丰富的医生，也没有办法能保证完全不出错，需要医院制定种种制度，通过层层把关来减少这方面的失误。

但 AI一旦在某些层面出台了标准，形成了体系，就基本能保证不犯大错误。这点在法医界已经得到了验证，例如，对于DNA（脱氧核糖核酸）的识别、对指纹的比对，就基本不会犯错。

不难预见，如果AI介入了诸如病历书写这样的基础工作，医生在一般性工作中的锻炼和经验积累的机会会减少，但这在某种程度上其实是不可避免的。

因为在科技的推动下，人类的很多能力都在不断退化。正如前文提到的，现在的法医都在用AI识别指纹，个人识别指纹的能力在下降。可以想象，如果AI可以轻松识别肺里的小结节，那么医生在这方面的能力也会下降。

不只是医学，在方方面面我们都面临着“AI让人的能力退化”的情况。例如，随着技术的进步，不少司机在识别道路的能力方面，就在逐步退步。而且，如果关闭倒车影像，当下的不少司机甚至不敢倒车，而这在过去可是汽车司机的必备技能。

事实上，正如司机在这些方面的水平下降很难影响交通安全一样，在现代科技的支持下，医生在某些领域能力的退化也并不可怕。只要在AI的协助下，整体医疗水平能不断提高就成。

这在医疗实践中也有先例。如医生对于听诊器的使用，老医生通过听诊器，可以捕获很多心肺信息，但现在随着B超、CT的普及，对于心肺的评估能力还远远超出听诊器时代。而现在也很难会有患者相信，医生用听诊器做出的判断是可以信服的。

张文宏点出的问题

当然，这不是说张文宏的意见就是在反对新生事物。

其实，张文宏的这番话，点出了两个问题。一个是AI的质量如何把控，特别是在早期，很多疾病的诊断标准都具有一定的弹性。那么，如何保证这个弹性在合理的范围内，如果某些AI的尺度过大，或者因为算力问题，可能完全走偏，医疗质量安全谁来保证？

这也包括某些AI的质量和准入标准如何监管和界定的问题，如果标准不统一，在AI界内出现“公说公有理，婆说婆有理”的情况，就很可能引发新一轮的混乱。而且网络世界传播迅速，一旦不同的AI标准在网络流通，还可能引发新的纠纷。

另一个问题是，对于年轻医生的成长和培训，各方需要未雨绸缪。在AI的环境下，未来的医生需要什么样的能力，如何与AI形成互补，这是亟须探讨的内容。

当然，未来医生的能力需要细化，相关要求出来后，让AI模拟更加接近实际的场景，应该也是一个选项。而且，医生在这样的场景下实践，发生错误的后果比发生在病人身上更具有可控性。

就此去看，把AI引进医院的病案系统，现在虽然还存在一些管理流程和质量管理方面的欠缺，但单纯拒绝可能不是一个优秀的选项。

撰稿 / 郑山海（应急总医院重症医学科主任）

编辑 / 马小龙 徐秋颖

校对 / 张彦君