人工智能在医学领域的角色、发展与未来

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医学领域的应用日益广泛且深入，不仅重塑了医疗服务的模式，也引发了医学界对AI技术运用的思考。在近期召开的“中华医学期刊集群高质量发展研讨会暨国家新闻出版署医学期刊知识挖掘与服务重点实验室第二届专家委员会第二次工作会”上，清华大学北京清华长庚医院董家鸿院士、首都医科大学附属北京友谊医院王振常院士和北京协和医院朱兰院士围绕AI在医学领域的角色、发展与未来展开了深入探讨。本文整理了三位院士的核心观点，为读者呈现一场智慧碰撞的盛宴。

▌董家鸿院士：临床复杂性决定AI的角色边界

“尽管新一代生成式AI有更强大的智能，但我依然认为它不可能取代医生。”董家鸿院士通过分析医疗场景的不确定性和价值观差异性，论证了AI无法取代医生的观点。

首先，在医疗场景中，患者情况高度复杂，充满极大不确定性。AI无论多么强大，本质上也只能处理确定的事情。然而，实际医疗中不存在两个完全一样的患者，即便是同种疾病的患者，其生物学、病理学以及社会学特征都会存在差异。这种复杂性和不确定性，使得AI难以在面对不同患者和多变场景时做出正确判断。

其次，涉及人类价值观的问题也是AI无法取代医生的关键因素。在临床实践中，经常会出现这样的情况：以肝癌患者为例，从科学专业的角度，医生建议进行移植等手术，但患者基于自身价值观和意愿等因素，不接受手术，转而选择中医治疗。这种基于人类价值观和个人选择所做出的决策，是AI无法左右和判断的。

此外，在一些外科实时判断场景中，AI的局限性更为明显。在复杂手术过程中，突发情况随时可能出现，需要医生实时做出精准判断。当AI在术中遇到各种场景时，要做到及时反应、准确判断、响应改变，目前来看几乎是不可能完成的任务。

“AI不可能完全取代医生，但能替代一部分医生的工作。”董家鸿院士表示。

针对AI在论文写作中的应用问题，董家鸿院士也发表了自己的看法。“现在有一些学生尝试用AI来辅助论文写作，这在一定程度上提高了写作效率。”他同时强调了学术诚信的重要性，“虽然AI可以在论文的形式和文字上起到帮助，但论文的核心思想和创新点仍然需要学生自己来完成。”

▌王振常院士：高质量数据集筑牢AI的发展基石

“所有大模型的构建都是基于高质量的数据集，这是最基本的语料。”王振常院士强调了高质量数据集作为AI大模型基础的重要性，并结合前沿实践介绍了如何建设高质量数据集的关键问题。

当前，高质量数据集的建设成为社会关注的焦点，得到政府的高度重视。北京积极推进相关工作，建设了北京健康云，汇聚了包括文本和图像在内的大量医学资料，其中影像云部分由王振常院士牵头负责质量控制，希望构建高质量数据集为诊疗、科研、教育等服务。

那么如何定义高质量数据集？标准化建设和场景化应用是关键。不同应用场景下，数据集的评判标准各异，因此需要针对不同医疗场景制定相应标准，按照标准构建数据集。同时，高质量数据集的建设也需要智慧化，开发数据治理大模型。以影像数据集为例，传统观念是对每个图像的病症进行标注，但面对百万级甚至上亿的海量数据，难以做到逐张标注。如今医学影像大模型的发展改变了这一模式，通过对患者进行标注，结合报告和图像进行数据治理，形成逻辑关系，实现全病种覆盖，更利于临床应用。

王振常院士特别指出了医学期刊知识库转化为数据产品的潜力。中华医学会杂志社拥有庞大的知识数据，通过规范化治理，未来有望形成高质量的数据产品，为科研和临床服务。

此外，王振常院士表示积极拥抱AI技术的同时应保持学术创新主体性，确保学术诚信和科研质量。“我鼓励学生使用AI，但强调使用后要将其转化为自己的思维。在AI时代，必须拥抱AI，因为它能改变世界、改变论文书写、改变科研、改变创新效率和质量，但绝不能依赖AI。”

▌朱兰院士：持续学习铺就AI时代医生的进阶之路

“无论是医生还是其他行业的从业者，都必须保持持续学习的状态。”谈及AI在医疗领域的未来，朱兰院士强调，必须明确AI的工具定位，医生始终是医疗活动的主体，要学会正确运用AI技术，在扎实自身专业技能的同时熟练掌握AI相关知识，不断学习跟上时代发展的步伐。

未来，AI将在医学影像识别、疾病预测等方面发挥越来越重要的作用。如医学影像处理方面，当数据量极为庞大时，AI可以凭借其强大的计算能力和高效的数据处理能力，快速完成病灶定位和性质判断等复杂任务。但由于其本质是基于大量数据的学习所形成的结论或推断，并不构成完整的主体能力，AI缺乏医生作为主体所拥有的人文关怀、研究意图、责任感和创新性，无法像医生那样根据患者的具体情况进行创造性思考和独立决策。在决策场景中，尤其是面对罕见病或复杂病例时，AI往往因缺乏足够的数据支持而难以作出应对。“AI不应被定位为将来会完全替代人类的工具，它本质上应该是一个高级工具，医生在创新思维、责任担当、医学伦理等方面具有不可替代性。”

基于此，AI技术的引入对医生群体提出了更高要求，医生不仅要持续学习、终身学习，更要紧跟新技术、新概念、新理念的发展步伐，只有这样才能更好地将AI应用到医学诊疗中，实现科技与医疗的协同发展。

医生始终是主体，绝不能本末倒置。合理运用AI，能够为论文写作、临床工作等提供有力支持。朱兰院士忠告，对于年轻医生而言，学会正确运用AI是临床工作的必修课，切不可走捷径，任何捷径都是要付出代价的。必须扎实掌握相关技能，为职业发展奠定坚实基础。