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“AI让我成为更好的医生,却可能让医学生变差”

曝素媛原型成为医生

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一位医生在《纽约时报》发文称,AI已经成为自己日常诊疗的得力助手,有效改善患者诊疗质量,但与此同时,她对正在接受培训的医学生群体深感忧虑:唾手可得的医疗AI,会不会让年轻医者丧失推理、判断能力。

近来,有不少关于AI可能给人类社会带来的颠覆性风险的讨论,在医学界,另一重焦虑同样持续发酵:有一天,AI会不会取代医生。

今年夏天,她开始使用一个仅限医护人员使用的AI平台,借助这款工具,她为患者筛选抗生素,解读异常血检报告;面对一名头晕的女性患者,AI 提示了偏头痛这一容易被忽略的可能性;她还和大模型探讨老年肺癌患者的治疗方案。私下里,她也曾借助这个工具,咨询家人、朋友以及自己的健康问题。

作为全科医生,她日常要处理五花八门的各类病症,几乎每个月都会遇到陌生的症状或综合征。采集病史、临床逻辑推理、医患沟通,她有着十足把握,但医学知识持续迭代更新,没有人能牢牢记住全部细节,而医疗AI,补齐了这一块短板。

然而,她所带教的医学生和住院医师,同样在使用这个AI,她担心,过早接触这么强大的辅助决策工具,会带来负面影响。“他们需要记忆的内容掌握得本就达不到我的预期,而且面对这些工具时,思维近乎被动。”

当然,2026年的医学教育,完全隔绝AI既不现实,也不符合医疗发展方向。行医不同于纯创作类工作,医疗本质是服务,所有能够改善患者照护质量的工具,都应当被接纳。她认为,AI时代培养医生,就是训练他们在AI辅助下开展批判性思考。

二十年前这名医生进入医学院。那时候,遇到疑难病例,查阅文献、研读期刊、和同行讨论是常态。当年她的白大褂口袋里总装着经典手册,随时翻阅。但使用手册有一个前提:你得清楚自己要查找什么,书本不会替你判断、替你制定诊疗方案。

如今她早已不再随身带纸质手册,而是手机不离身。在她看来,AI给出的所有结论都附带文献引用。但它给出的见解并非全部有用、准确,因为它参考的大量医学文献本身就存在缺陷。想要用好这个工具,浏览信息时必须保持怀疑。

目前,超过半数的美国医生都在使用这款AI,并且该平台计划扩大免费使用权限,面向发展中国家医生开放。

这位医生坦言,AI时常能提出她没有想到的诊疗思路,在这样的人机交互中自己收获很多,AI打破了固有思维定式,最终惠及患者。

可同样的工具,对住院医师而言利弊完全不同。AI响应快、能预判问题,既是帮手,也可能成为思维的“绊脚石”。资深医生看到AI给出的背痛诊疗建议时,可以依靠多年沉淀的临床思维模型,本能地校验方案是否合理。但反过来,如果一名新手从一开始就让机器主导思考,还能不能建立起这套核心判断框架?

为此,她咨询了哈佛医学院医生、AI研究者亚当・罗德曼。罗德曼有着相同的担忧:年轻的医学学习者,不再能够从前辈那种“费力的深度思考训练”中获益。罗德曼解释,经验丰富的医生使用辅助工具,或许会出现少量技能退化,但影响有限;可还在上学的学生和见习医生一旦养成依赖,认知上的惰性会阻碍核心临床能力的建立。

这名医生并不主张医学生死记硬背每一条诊疗方案,就像现在普通人不必熟记亲友电话号码。但她希望学生掌握医生最根本的问诊能力:把患者的病痛当作完整故事,从中捕捉线索,形成链式的推理思考;建立临床判断最重要的直觉——识别病情危重程度、判断不同症状优先级;同时掌握沟通技巧,挖掘患者没有主动说出的关键信息。

她认为,AI只是又一项倒逼医学界重新思考的新技术:行医,到底哪些能力是不可替代的。她当年学医时,影像技术已经部分替代听诊器的作用,但她依旧坚持练习辨别心脏杂音。放到今天,道理相通:哪怕未来记忆知识点的工作越来越多地交给机器,医学生依然需要大量机会,亲身锻炼临床思维。

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