人工智能会不会让医生失业？专家说→

（来源：中国商报）

转自：中国商报

中国商报（记者 马嘉）“人工智能会不会让医生失业？”在由北京市人民政府参事室主办的2026年中关村论坛年会“智赋生命健康·AI引领未来”论坛现场，多位专家表示，AI正在深刻改变新药研发、疾病诊断和健康管理模式，但距离真正独立“看病”还有很长的路要走。而医生这个职业，不仅不会被取代，反而会因为AI的加入而变得更加不可替代。

医疗大模型能“考高分”，但看诊“如坐针毡”

近年来，各大科技公司纷纷推出医疗大语言模型，有的甚至宣称在某些医学考试中超越了人类考生。然而，北京市人民政府参事、中国工程院院士、北京大学人民医院院长王俊给出了一个截然不同的观察。

“大模型聊天能力登峰造极，但是拿到临床上还是不行。”王俊打了个比方，“一个医学生参加执业医师考试，刷题可能比老医生考得还好，但真让他坐门诊，如坐针毡，什么也看不了。”大模型目前就处于这个阶段，大家都知道的问题回答得头头是道，遇到真正复杂的问题、需要它发挥作用的问题，反而容易“瞎说”；而且模型的抗干扰能力比较差，病人多问几句，或者隐瞒一些情况，模型就可能出错，甚至越问越糊涂。

王俊团队建立了一套名为“GAPS”的临床信任评价体系，专门对医疗大模型的输出进行客观测评，而不是简单地考它知识点。结果发现，在专病诊疗决策的严肃医疗场景下，大语言模型能力仍然存在很大的短板。目前，国内还没有一家医院敢让AI独立给患者下诊断。

AI正在改写研发“十年十亿美元”的旧规则

与临床诊疗的谨慎相比，AI在新药研发领域的表现获得了专家们的一致肯定。

中国科学院院士、首都医科大学附属北京天坛医院院长王拥军表示，第四次工业革命（人工智能）正在给医学带来全新的发展机遇。过去研发一款新药，平均需要17年、数十亿美元的投入；而现在，借助人工智能，这个模式正在被颠覆。

王拥军举例说，美国再生元公司利用英国UKB生物银行的数据，通过AI计算寻找新药靶点，短短几年内就有18个靶点进入临床，还有30个靶点在等待推进，“这在非人工智能时代是完全不可想象的。”

他进一步透露，未来的临床试验将大量采用“虚拟病人”替代真人受试者，利用数字孪生技术，在计算机中模拟药物对人体的作用。目前，美国FDA和欧洲EMA已经批准了近10款通过虚拟临床试验验证的药物。王拥军预测：“只用人的临床试验时代，很快会过去。”

有了AI，87%的慢病管理有望在家完成

对于普通民众而言，更关心的问题或许是：有了AI，以后看病能不能不去“大排长队”的三甲医院？

王拥军给出了一个乐观的图景：未来，87%的慢性病管理可以在家中完成。这依赖于四项技术的成熟——居家检测设备、AI垂直大模型、具身机器人和元宇宙医院。

他列举了一些已经或即将量产的技术：不到100公斤的家用移动核磁共振设备、可以扫码自测尿常规的智能终端、非接触式心电图……这些设备让患者在家中就能采集到与医院同等质量的生命体征数据。

数据上传后，垂直大模型会给出用药建议；如果需要打针、康复或护理，具身机器人可以完成；大家实在不放心，还可以戴上VR设备，进入“元宇宙医院”，让专家在虚拟空间中完成诊疗。

“排队一上午，看病五分钟”的就医体验，或许真的将逐步成为历史。

医院“不能、不敢、不愿”共享数据仍是问题

理想虽然丰满，但现实存在一个巨大的瓶颈——数据。

国务院参事、北京协和医院教授刘远立表示，我国医疗健康数据的共享流通机制远未形成。他用了三个词概括公立医院的态度：不能、不敢、不愿。

所谓“不能”，是指医疗数据多模态、高复杂、强专业，大多数医院自身缺乏成熟的数据治理和开发能力；“不敢”是因为健康医疗数据高度敏感，隐私保护和安全责任的压力巨大；“不愿”则是数据贡献方目前缺乏合理的激励和价值回报机制。

刘远立认为，高质量、标准化、多模态的医疗数据供给不足，以及安全高效的共享流通机制缺失，是当前AI赋能生命健康领域最亟待突破的关卡。他呼吁建立覆盖研发、审批、应用、监管全链条的国家级AI医疗评测平台，并打通价格、支付等“最后一公里”的政策堵点。

全球医疗健康人工智能责任治理合作机构（HealthAI）首席执行官雷立德在论坛上提出：“在全球范围内，各国医疗AI的监管框架都面临着技术快速迭代的挑战。如果缺乏敏捷、灵活的审批机制，优秀的技术就会在等待审批的过程中‘无疾而终’。”他举例说，曾有一家欧洲公司开发出乳腺癌早期检测的AI影像技术，由于当地医疗体系需耗费7年时间评估能否纳入医保，最终导致该项技术投资失败。雷立德强调，负责任的治理应当像催化剂一样，对创新起到驱动作用，使各国能够更好地把握AI快速发展所带来的机遇，让AI相关的创新能够真正惠及全民健康。

AI与医生：取代还是共生

专家们讨论最多的问题，无疑是“AI会不会取代医生”。

当AI技术不断拓展能力边界，首都医科大学校长张罗将目光投向了“人”本身，他表示：“机器人有一点可能永远都做不到的，那就是温度。”

在张罗看来，AI在文献综述检索、研究方案生成、数据收集分析、科研资源管理等方面发挥着越来越重要的作用，但培养一名真正“有温度”的医生并不容易，需要外练能力技术和内修人文涵养，并将二者不断融合。AI和“有温度的”医学教育应该是很好的补充。人工智能时代的医学高等院校将进一步构建“自进化、强支持、高互动的智慧教育生态”。

王俊也表达了类似观点。他说，医学不只是科学，更是“人学”。病人会隐瞒病情、会夸大症状、会因为焦虑而反复跑多家医院求一个安心。这些复杂的人性，AI理解不了。“只要人类还主宰这个世界，人工智能就永远替代不了医生。”

不过，专家们一致认为，AI将成为医生手中强大的工具。正如汽车跑得再快，人还是需要自己的双腿。未来的好医生，一定是既懂医学又会用AI的复合型人才。不会用AI的医生，可能会被善于使用AI的同行所淘汰。

另外，记者从论坛上获悉，北京已密集出台多项政策，推动AI在疾病预防、筛查、治疗、康复等全流程的应用。目前，AI辅助诊断已覆盖肺结节、眼底病变等多个病种，并在部分基层社区开展试点。根据《北京市加快推动“人工智能+医药健康”创新发展行动计划（2025—2027年）》，北京的目标是，到2027年，以人工智能技术助力不少于20个创新药械研发进入临床试验阶段。