国际医生节，全国30多位名医收了一位“AI徒弟”

往年到了3月30日国际医生节，大家讨论最多的话题往往是医患关系、医生的辛苦或者又是哪个新技术要来颠覆医疗。但今年，画风突然不一样了。

一群平日里要么在诊室里或者手术台上不苟言笑的顶级名医，集体收了个AI徒弟——蚂蚁阿福。

不光收徒，还有现场考核。看完这些医生给新收徒弟的考题，以及他们得到回答以后给出的点评，你会发现，这其实像是一次关于人机共生的深度对话。

AI向医生拜师，拜的是什么？

01

师徒过招，

一次真实诊疗情景的大考

很多人认为医疗AI已经把几万本医学书籍、教材记下来了，肯定能在各类考试里拿高分。

但这次的赛博拜师，几位名医显然不想让这个徒弟过得太舒服。

上海市东方医院（同济大学附属东方医院）妇产科主任段涛，是现任第10版《妇产科学》教材的主编，拥有近40年的妇产科临床、科研与教学经验，是该领域的权威专家。

他给阿福出的题显得有点刻意刁难：如果孕35周发现胎儿胎心消失，你该怎么跟家属谈？

他知道从单纯的医学知识刁难阿福已经不太容易。这道题，考的不是医学知识，而是人性、心理。

段涛院长心里清楚，医生最难的时刻之一，往往不是做手术，而是面对死亡和绝望时，怎么把坏消息以有温度的方式传达给患者和家属，才是一名合格的医生最应该掌握的技能。

结果证明，阿福的表现，让段院长有点意外。它不仅考虑到了环境隐私、情感安抚，还给出了后续的心理支持和多科室协作建议。最后，段涛院长给阿福打了95分的高分，他在微博上感慨“AI徒弟，比预想的有温度”。

段涛院长这道题出得很精准，他想知道AI能不能明白和理解什么是“有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰”？

并不是所有医生都这么客气。

西安交通大学附属第二医院儿科医生刘海燕就给阿福泼了一盆冷水。

她出了一道儿科临床题，得到的回答数据详实，还有最新研究进展，还有相关的论文依据。基于这个表现，刘海燕给她打了80分。但作为一名儿科，也即“哑科”医生，刘海燕在点评里特别叮嘱了一句，AI要建立医学整体观，要守住面诊底线。

这句话，其实是说给所有医疗AI的。

刘海燕医生提到了好几个例子：很多家长在网上问诊时，只描述局部症状，但医学是整体的，有时候看似是眼睛的问题，问题可能出在鼻子，看似是鼻子的问题，解决办法可能在肠道。

阿福虽然能给出标准答案，但它替代不了医生面对面的望闻问切，因为只有医生才能看到患者描述的局部之外的症状。

如西医的叩诊听诊，还有中医的把脉观色，这些现场查体的细节，一定是不能缺少的。AI再聪明，也听不到孩子呼吸时的细微的喘鸣，更看不到孩子脸色的微妙变化。

这就是阿福为何拜师的最重要的原因：医疗AI一直迅速发展的目的，不是为了取代医生去坐诊，而是为了把医生从重复的、标准化的咨询中解放出来，让他们有更多精力去处理那些必须面对面才能解决的复杂病例。

02

查漏补缺，

当AI遇上撒谎的患者

如果说段涛院长考的是情商，刘海燕医生强调的是底线，那么北京大学第一医院营养科的窦攀主任，考的就是智商了。准确地说，是AI在面对人类复杂行为时的洞察力。

窦攀主任给阿福模拟了一个经典的营养科场景：一个糖友拍着胸脯说“我真什么都没吃，主食也算着量吃的，怎么血糖还是控制不住”。

临床上，窦攀主任见过太多这种患者了。他们总是各种原因（要么怕被骂、要么羞涩）故意隐瞒真实饮食，不把真实情况告诉医生。

她想看看，阿福能不能像经验丰富的医生一样，从对话里嗅出不对劲，旁敲侧击地去核实。

结果，阿福上当了。它相信了患者的话，虽然给出了很专业的饮食建议，但没有识破患者的谎言。

窦主任最后只给了70分。

这个评分特别耐人寻味。它说明了目前医疗AI的欠缺。AI具备海量的医学知识，却很难分辨患者的复杂心情。

营养科的诊疗，一半是科学，一半是心理学。医生不仅要听患者说什么，还要听他们没说什么。或许，半夜偷吃的烧烤，才是病情的真相。

阿福在这到题上差点“挂科”，恰恰证明了医生经验的重要性与不可替代性。AI可以是强大的辅助工具，但它目前还无法完全模拟医生在诊室里通过察言观色建立起来的诊疗逻辑。

03

为什么是拜师？

因为医疗需要敬畏

这次名医收徒，之所以能引起这么大的反响，我认为他击中了当前医疗体系的两个痛点。

第一个痛点，是资源的错配。

我们总说看病难，难在哪里？难在顶级专家的时间是有限的。一个院士，一天看20-30个门诊，一年下来也就几千人。但他的经验，本该惠及更多人。

这次，包括王俊院士、廖万清院士、董家鸿院士等七位院士在内，以及全国一千多名医生，都在蚂蚁阿福上开了AI分身。所谓分身，就是AI具备了他的医疗知识和逻辑，能完成最基础的问诊。

这是一种资源裂变。

浙大邵逸夫医院的徐文斌医生给阿福出了一道腰椎核磁的判读题。阿福很快就锁定了题中的病变节段，还用大白话解释患者为何会腰腿疼。

徐医生的评价也是一样的，影像判读只是第一步，在临床上还需要查体，也就是刚刚提到的面诊。但阿福能把影像和症状对应起来，用通俗语言给患者解释清楚，这就解决了大部分人的信息焦虑。

这就叫相辅相成。阿福把标准化的医学知识普及给了大众；而医生则可以腾出手来，去处理那些需要手术以及需要个性化方案的重症患者。

第二个痛点，是医生仍在超负荷运转。

现在的医生，不仅要看病，还要写论文、搞科研、做科普，即使在门诊上，大量的时间也被重复性的咨询给占据。

我之前在跟几位参与这次活动的医生聊天时，他们总会提到一个词叫“减负”，别光基层减负，医生也得减。

他们最希望这个AI徒弟能学会那些繁琐的术后康复指导、慢病管理提醒以及术前的预问诊。

说回特鲁多格言“总是去安慰”。毛洪京医生的睡眠智能体上线半年，已经服务了300多万名失眠用户。其实，很多患者只是需要一个倾听者，一个能随时解答他们焦虑的树洞。

如果没有AI，这些深夜的焦虑只能积压，或者第二天涌向本来就拥挤的门诊。

04

技术下沉，

医生才能回归本心

这次拜师，主角不是强大的阿福，而是一群有温度的医生，在手把手地教AI如何敬畏复杂的医疗场景，携手它一起成长。

我依然认为，AI永远无法取代医生，因为医疗的本质是人与人的连接。

但我坚定地相信，AI可以成为医生最好的左膀右臂，因为它可以把医生从枯燥的数据查询、重复的问答中解放出来，让医生有更多时间去思考复杂的病情，去关注患者的情绪，去享受作为医者的那份职业尊严。

这或许就是名医收AI为徒背后，最朴素也最伟大的愿景：让技术隐于无形，让好医生，能被更多人看见。

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