两代从医的家庭，填志愿时沉默了：学医会被AI取代吗？福建多位医生说出实话！信息量很大

高考成绩放榜的次日，林女士家里的餐桌上，摊着第三张被涂改多次的志愿草稿。儿子小陈考了624分，全省排名6000出头。若是三年前，这几乎是一份标准的“临床5+3本硕连读”入场券——爷爷是退休内科医生，父亲是药师，家族的共识向来一致：学医。

但这一次，小陈犹豫了。

他刷到过那条热搜：“AI识别肺结节准确率超资深主治”；也听过同学间的调侃，“规培十二年，出来已中年”。餐桌上的沉默持续了半分钟，爷爷摘下老花镜，打破了寂静：“AI能替你在诊断报告上签字吗？”

（网络图）

这个问题，在这个夏天，正回荡在无数面临医学志愿选择的家庭中。它不仅关乎一个考生的选择，更关乎在技术巨变的拐点上，如何理解“医生”二字的重量。

影像科变局：AI筛片，医生决策

早晨8点，福建医科大学附属协和医院影像科的AI辅助诊断系统与CT机同步“上岗”，几秒钟内“捞”出全部可疑病灶，自动比对历次影像，病灶变化一目了然。借助AI，一份初步评估报告的出具时间被压缩至5分钟左右。

若列一张“AI替代风险表”，医学影像学和病理学无疑排在前列。根据国家卫健委等部门2025年底发布的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，到2030年，二级以上医院将普遍开展医学影像智能辅助诊断。这意味着，AI将大规模承接重复性的读片、筛片工作。

但技术的边界依然清晰。福建医科大学智能医学工程系主任李小波告诉记者，目前可利用AI分析影像的成熟软件，主要集中在肺结节和乳腺结节两大类。即便是这两类，AI的定位依然是“辅助”，最终的报告必须由有资质的医生审核签字。

▲医生和技师为放疗病人做治疗前的准备

更关键的是，AI也会犯错。福建协和医院影像科副主任医师林霖说：“AI诊断存在假阳性和假阴性，它没有临床思维，因此，判断病灶良恶性、决定随访还是手术、组织多学科会诊等工作，依然要依靠医生。”

在他看来，影像诊断的核心竞争力从未改变，那是结合临床病史、实验室检查、家族史进行的综合推导，而这些，是AI十年内都难以突破的壁垒。

“考生如果选择影像或病理，心态要变：未来的核心竞争力不再是‘看得快’，而是‘判得准’。”林霖总结道。

▲林霖医生在基层带教

手术刀与听诊器：AI越不过的“人”墙

相比影像科，外科和内科的“抗AI性”更为直观。一台进口手术机器人售价高达1600万至1800万元，国产设备也需1200万至1400万元，单次手术耗材费用3万至6万元。但再精密的机械臂，也需要主刀医生在术中突发状况下做出经验性决断。

内科同样如此。今年6月，《自然》杂志报道了德国海德堡大学医院的MIRA和谷歌的AMIE两款医疗AI模型，它们在标准化测试中的诊断准确率达87.8%，甚至超过部分人类医生。但研究者反复强调，这些模型目前仅适用于相对规范的病例。

“面对复杂的共病、罕见病以及多学科交叉的疑难状况，人类医生的整合决策能力无可替代。”一位三甲医院心内科主任医师向记者透露，“AI给出的往往是统计学概率，而医生面对的是一个个具体的、充满变数的生命。这种基于不确定性的决策艺术，短期内不可能被算法复制。”

而在精神科、儿科、老年医学及安宁疗护领域，AI的“短板”更加明显。共情能力、医患信任构建、心理疏导与伦理抉择——这些医学最核心的“人文操作系统”，恰恰是代码无法习得的能力。

“医学的温度，在于倾听那些无法被数据化的沉默。”福州市第一总医院安宁疗护科主任唐晶晶说，“AI能解读检查报告，却无法解读病床前的那一声叹息。”

▲安宁疗护科医护人员为患儿庆生

医学生的“新必修课”：医学+AI

近日，福建省政府印发的《“十五五”数字福建规划》提出，全面实施“人工智能+”医疗行动，推动人工智能在辅助诊疗、健康管理、医保服务等场景的应用，创新构建“人机协同”医疗服务范式。因此，即便短期内医学岗位不会被AI取代，当代医学生也必须主动拥抱AI、适应数智化医疗新趋势。

值得注意的是，AI并未压缩医学岗位总量，而是重塑了整体岗位结构。随着AI工具的普及，数据标注、模型验证、人机协作流程设计等新兴岗位正在涌现。这也倒逼医学教育加速调整人才培养方向。

据了解，福建省内多所医学院校已开设智能医学工程专业，课程体系覆盖数学分析、大学物理、计算机编程、大数据处理与解剖学、生理学等医学基础课，旨在培养兼具医学素养与编程能力的复合型人才。

除了新增特色专业，现有课程也在全面植入AI基因。2025年起，福建医科大学将《智能医学工程导论》列为全校“5+3”一体化临床医学专业的必修课，覆盖四年级在读学生，教学内容涉及大数据、智能穿戴等前沿领域。

“哪怕未来从事临床工作，也必须掌握医工交叉的科研思维。”福医大智能医学工程系主任李小波表示。这种改革暗含了国际趋势：美国医学教育的主流模式，正是先让学生在本科阶段攻读数学、物理或计算机等非医学专业，再进入医学院深造。“医学研究需要极强的数理逻辑，AI时代让这种跨学科背景愈发珍贵。”

（网络图）

志愿填报指南：寻找AI时代的“护城河”

站在2026年的时间节点，有志学医的考生该如何填报志愿？依据行业“抗AI属性”，结合多方采访，我们梳理出以下路径：

一、长学制临床医学等

八年制本硕博连读依然是公认的“黄金赛道”。尽管三甲医院入职门槛已普遍提升至博士，规培周期长、竞争激烈，但从业者手握执业医师独立签字权，职业发展上限更高，适合家庭能承受长期投入、对医生职业有深刻认同感的考生。

二、口腔、眼科学类专业

这类专业是AI最难攻克的“堡垒”。虽然牙冠形态的设计、糖网筛查等可以依托AI，但手术操作都是在毫米级的狭小空间内操作，AI难以“下手”，好比让AI去修表，环境太复杂，容错率太低，属于“技术壁垒极高+市场化程度极高”的双保险专业。

三、紧缺单列专业

麻醉学、儿科学等专业本科就业率相对较高，且受AI冲击较小。正如一位麻醉医生所言：“AI很难替代‘病人血压骤降时，30秒内快速处置’这种极高压场景下的临场决断能力。”

四、转型中的技术类专业

医学影像技术、医学检验等传统岗位虽的确受到AI挤压，但若向智能影像、分子诊断、基因检测等前沿方向方向转型升级后，反而能踩中AI红利。尤其是智能影像复合型人才，既懂医学又通算法，是医疗企业的核心紧缺人才。

报考时需注意名称——“医学影像学”（临床类，培养具备诊断资质的临床医生）与“医学影像技术”（技术类，培养设备操作技术人才）虽一字之差，职业发展方向却截然不同。

五、务实之选：康复、护理与公卫

康复治疗学、护理学等精准对接老龄化社会的刚性需求；预防医学则通往疾控中心、卫健委等事业单位编制岗位，工作强度总体低于临床一线岗位。

“未来医生的核心竞争力，正从‘知识储备’向‘AI无法替代的人文素养与整合能力’迁移。”李小波认为，学生们需要培养临床决策与批判性思维，具备理解数据科学的基础逻辑，更要具备对接临床真实场景的综合能力。“当你毕业时，这些就是你的护城河。”

听完爷爷关于“签字权”的发问，小陈最终在志愿表的第一栏填报了“临床医学（八年制）”。同时，他为自己的求学生涯立下了新的目标：不仅要拿到那支签字的笔，更要磨炼出AI写不出的处方思维。

现在刷到我们全凭缘分

大家记得设置星标

关注精彩内容不迷路~

福建卫生报全媒体记者：陈坤

策划：黄波、刘碧华

编辑：小枫

审核：黄美辉、陈静