“AI能替代醫(yī)生問診看病了？”過去的這一年，這個問題被反復拋向全國政協(xié)委員、四川大學華西醫(yī)院教授甘華田。2025年，AI醫(yī)療迎來“井噴式”發(fā)展，甘華田注意到，從AI導診掛號、自動生成病歷，到秒讀CT影像篩查結(jié)節(jié)、輔助手術(shù)導航，各類醫(yī)療AI產(chǎn)品層出不窮，全網(wǎng)熱議“AI已經(jīng)‘攻占’醫(yī)院、重構(gòu)醫(yī)療全流程”。但作為頭部三甲醫(yī)院的臨床專家，甘華田認為，大眾對于AI醫(yī)療的應(yīng)用想象被大大“高估”了：號稱能解放醫(yī)生的AI病歷系統(tǒng)，沒有發(fā)揮出它真正的生產(chǎn)力；被寄予厚望的AI輔助診斷，只能在私下給疑難病例做鑒別思路參考，無法正規(guī)地進入常規(guī)臨床流程……2026年全國兩會上，甘華田特別關(guān)注了AI醫(yī)療的應(yīng)用和發(fā)展規(guī)范問題?！霸卺t(yī)療這個復雜的領(lǐng)域，AI仍然處于初級階段。未來5年，AI醫(yī)療最激動人心的落地場景，可能還是在基層。”
新京報：我注意到，在去年的全國兩會，你就提交了加快AI醫(yī)療立法的提案，今年再次聚焦AI醫(yī)療的規(guī)范應(yīng)用與發(fā)展。今年的側(cè)重點會有什么樣的調(diào)整？甘華田：首先要明確，這兩年我們的核心訴求是一以貫之的，就是呼吁國家重視AI醫(yī)療的發(fā)展與規(guī)范，加快相關(guān)立法進程。去年我建議加快AI立法，今年的建議則更聚焦AI應(yīng)用層面的監(jiān)管措施，更具有操作性。立法本身就是一個漫長的過程，人工智能立法涉及方方面面，醫(yī)療又是其中最特殊、最復雜的領(lǐng)域，不可能一蹴而就。沒有規(guī)范，行業(yè)就會亂象叢生，隨便一個產(chǎn)品套個AI的殼就敢進醫(yī)院，最終損害的是患者的利益。我希望推動這件事進入公眾和監(jiān)管的視野，引起國家層面的重視。從行業(yè)變化來看，AI進入醫(yī)院其實已經(jīng)有好幾年了，但2025年確實是一個關(guān)鍵節(jié)點，不是說AI技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)實現(xiàn)了跨越式突破，而是它的應(yīng)用場景變多了、覆蓋范圍更廣了，有點“井噴式”的輿論熱度。但落到臨床實處，AI的應(yīng)用依然非常局限。技術(shù)本身的發(fā)展還有瓶頸，要真正和醫(yī)療深度綁定、深度融合到醫(yī)院的全流程工作中，還有很長的路要走。所以今年的提案，我更聚焦兩個核心：一是規(guī)范，二是促進，兩手都要抓。必須加快AI醫(yī)療的立法進程，盡快界定清楚核心的法律問題：責任主體怎么劃分，醫(yī)療數(shù)據(jù)怎么合規(guī)使用、怎么保護患者隱私，不同風險等級的AI醫(yī)療產(chǎn)品，怎么實現(xiàn)分級監(jiān)管等等。必須堅定不移地促進AI醫(yī)療的技術(shù)發(fā)展和臨床落地。這是人類醫(yī)療技術(shù)發(fā)展的必然方向，也是解決我國醫(yī)療資源不均衡、基層診療能力薄弱的核心路徑。我們不能因為有風險、有爭議，就停下技術(shù)發(fā)展的腳步，而是要通過規(guī)范，給技術(shù)發(fā)展劃定安全的邊界，讓它走得更穩(wěn)、更遠。新京報：作為華西醫(yī)院的臨床醫(yī)生，你也是AI進醫(yī)院的親歷者，外界有聲音說AI已經(jīng)深度滲透醫(yī)院全流程。從華西醫(yī)院的實踐來看，目前AI在醫(yī)院的真實應(yīng)用程度到底是怎樣的？甘華田：我可以很明確地說，目前還是很初級的階段，遠沒有外界渲染得那么成熟。大家能看到、能感受到的AI應(yīng)用，最核心的就是病歷的收集、采集和生成。比如我們醫(yī)院現(xiàn)在有這套系統(tǒng)，患者掛完號之后，可以提前通過AI系統(tǒng)錄入自己的病史，系統(tǒng)會生成一份初版病歷，同步到醫(yī)生的工作站，理論上醫(yī)生接診前就能提前了解患者情況。但現(xiàn)實是，我們醫(yī)院絕大多數(shù)醫(yī)生基本不依賴或使用這套系統(tǒng)。為什么？第一，華西的門診量極大，很多醫(yī)生可能根本沒有時間提前瀏覽AI生成的患者病史；第二，有經(jīng)驗的醫(yī)生，幾分鐘的問診就能精準抓住患者的核心病情和診治關(guān)鍵點，AI生成的病歷非常粗糙，核心信息抓不住，抓不準，許多不是臨床真正需要的內(nèi)容，醫(yī)生要花時間去甄別和修改這份病歷，還不如自己問診和書寫來得快；第三，病歷是醫(yī)療糾紛中法庭采信的核心依據(jù)，AI生成的病歷出了問題，責任誰來擔？這個問題沒解決，沒人敢直接用。新京報：大家討論最多的AI輔助診斷，比如影像科的AI看片、結(jié)節(jié)篩查，還有臨床決策輔助，在華西的落地情況如何？甘華田：華西醫(yī)院在這方面做了大量工作，但目前應(yīng)用場景還有限。很多人說AI能幾秒掃完幾百個CT圖，自動標記結(jié)節(jié)、判斷良惡性，這個方向肯定是對的，可以預(yù)測，未來醫(yī)生里最先被AI替代的，一定是放射影像科、心電圖室、檢驗科的醫(yī)生，因為這些領(lǐng)域的標準化程度最高，投喂足夠多的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，AI完全可以完成初步診斷。但現(xiàn)在，臨床應(yīng)用還有局限。首先是合規(guī)問題，任何醫(yī)療器械、診斷系統(tǒng)要進醫(yī)院臨床使用，必須拿到國家藥監(jiān)局的批準認可，這個流程非常嚴格，跟新藥上市是一個道理，科研和臨床應(yīng)用是完全兩個概念。其次還是核心的責任問題，去年我就提過，按照AI的診斷結(jié)果出了錯、開錯了藥，法律責任誰來負？是AI廠商、醫(yī)院，還是簽字的醫(yī)生？這個法律邊界沒有界定清楚，沒有一家三甲醫(yī)院敢把它放到臨床常規(guī)使用里。當然，不是說醫(yī)生完全不用AI。我們私下里，遇到拿不準的疑難病例，也會把患者的情況輸?shù)酱竽Ｐ屠?，讓它給一些鑒別診斷的思路、給一些資料參考。比如一個腹痛的患者，年輕醫(yī)生可能只考慮到兩三種病因，資深醫(yī)生能想到十幾種，但AI能把所有相關(guān)的鑒別診斷都列出來，幫我們拓寬思路，避免思維盲區(qū)。但在目前它只能是參考，最終的診斷、治療決策，必須由醫(yī)生來做，也必須由醫(yī)生來承擔責任。新京報：目前的AI醫(yī)療，和有經(jīng)驗的臨床醫(yī)生相比，真實的能力差距有多大？甘華田：跟資深醫(yī)生比，目前還是很有差距的，但我相信，它最終一定會超過資深醫(yī)生。很多人不了解醫(yī)療領(lǐng)域，覺得只要提供“發(fā)燒、腹痛”等癥狀給AI，AI就能對應(yīng)給出診斷治療方案，其實，醫(yī)學是相當復雜的，一個癥狀，可能僅僅是冰山一角，其后面的情況往往超出想象，比如，同樣是腹痛，可能是膽囊炎、胃炎、闌尾炎、胰腺炎等等，甚至可能是心臟問題引發(fā)的牽涉痛，而且，每一個患者的基礎(chǔ)病、病史、身體狀態(tài)都不一樣，存在著個體差異。診斷需要綜合病史、體格檢查、實驗室結(jié)果、影像學檢查所有信息，做出個體化的判斷，不是簡單的“輸入癥狀、輸出診斷”。新京報：之前張文宏教授公開表態(tài)，反對將AI系統(tǒng)引入日常診療，核心顧慮是會影響年輕醫(yī)生的培養(yǎng)。你怎么看這個問題？病歷書寫、病史采集、鑒別診斷，是一個醫(yī)學生最核心的基本功。如果這些最基礎(chǔ)的工作，全都讓AI替代了，年輕醫(yī)生沒有學習的機會，連病歷都寫不好、連問診的邏輯都沒有，根本不可能成長為一名合格的醫(yī)生?，F(xiàn)階段，對于醫(yī)學生的培養(yǎng)，必須守住基本功的底線，不能過度依賴AI。但反過來，我不認為AI和年輕醫(yī)生培養(yǎng)是對立的。恰恰相反，AI對年輕醫(yī)生的成長有很大幫助。年輕醫(yī)生臨床經(jīng)驗少，遇到一個癥狀，能想到的鑒別診斷有限，AI可以把所有相關(guān)的可能性都列出來，幫他拓寬思路、減少漏診誤診，相當于把無數(shù)資深醫(yī)生的經(jīng)驗，實時送到了他手邊。現(xiàn)階段，AI是輔助工具，年輕醫(yī)生必須先練好基本功，再用AI提升自己；長遠來看，這些基礎(chǔ)工作最終一定會被AI取代，將來，AI發(fā)展取得巨大的進步，完全取代臨床醫(yī)生的問診和病歷書寫，到那個時候，這項工作完全不需要臨床醫(yī)生來做了，醫(yī)學生還需要學習問診和書寫病歷嗎？當AI能完成絕大多數(shù)臨床工作的時候，醫(yī)生的培養(yǎng)模式自然會發(fā)生根本性的變化，這是科學技術(shù)發(fā)展的必然趨勢。新京報：你對AI醫(yī)療的未來設(shè)想是什么樣的？甘華田：終極的遠景，就是人工智能把醫(yī)生全部取代了，不需要醫(yī)院、不需要醫(yī)生了。可能有人覺得這個說法太夸張，但科學技術(shù)發(fā)展的趨勢就是這樣。醫(yī)療最核心的要求是精準、客觀，而人永遠有主觀性、有思維盲區(qū)、有精力極限，未來的AI完全可以做到比人更精準、更全面。最終，智能機器人醫(yī)生既能完成診斷，也能完成手術(shù)，內(nèi)外科的邊界都會被打破，每一個地方分派幾個全科智能醫(yī)療機器人，就能解決所有的診療需求，這一定是未來能實現(xiàn)的。可以設(shè)想一下，未來科技取得巨大進步，可以讓人根本不生病，那時，可能連智能醫(yī)療機器人都不需要了。而從近景上說，比如未來5年，AI很難真正替代醫(yī)生，進入核心的診療決策環(huán)節(jié)，除非立法和技術(shù)同時實現(xiàn)了突破性的進展。未來5年，AI醫(yī)療最激動人心的落地場景，可能還是在基層。初級的輔助診斷、影像初篩、病史采集，用藥指導等這些功能，會在基層醫(yī)院普遍推廣開來，幫基層補齊診療能力的短板，幫助提升基層醫(yī)生的診斷治療水平，讓老百姓在家門口就能享受到更規(guī)范的診療服務(wù)，這是技術(shù)能實現(xiàn)的，也是最有社會價值的。新京報：要讓AI真正賦能醫(yī)療，除了技術(shù)本身，還需要解決哪些問題？甘華田：最核心的還是立法和規(guī)范。沒有法律的界定，AI永遠只能做“參考”，不能真正落地到診療流程里。很多人覺得基層推廣AI，最大的障礙是資金、設(shè)備，其實不是。技術(shù)發(fā)展到一定程度，規(guī)?；螅珹I的成本會降得非常低，基層完全可以承擔。核心的問題永遠是，AI的法律邊界在哪里：它有沒有合法的診療資質(zhì)，出了問題誰來擔責任，它用的數(shù)據(jù)合不合規(guī)。這些問題不解決，再便宜的設(shè)備、再成熟的技術(shù)，也不敢真正用到患者身上。新京報：你剛才反復提到監(jiān)管責任的問題，這是AI醫(yī)療的最大盲區(qū)嗎？甘華田：對，這是最核心、最亟待解決的問題，也是所有臨床應(yīng)用落地的前提。就像我剛才說的，AI生成的病歷，是醫(yī)療糾紛的核心證據(jù)，出了問題誰負責？AI給出的輔助診斷建議，醫(yī)生采信了，最終誤診了，責任是廠商還是醫(yī)生？現(xiàn)在沒有任何一部法律給出明確的界定，全是盲區(qū)。這也是為什么，現(xiàn)在市面上絕大多數(shù)AI醫(yī)療產(chǎn)品，只敢做病歷生成、導診這類低風險的事，不敢碰診斷、用藥、治療這些核心環(huán)節(jié)——不是技術(shù)做不到，是沒人敢擔這個責任，也沒有法律給它撐腰。沒有法律的界定和保障，再成熟的技術(shù)，也走不進臨床常規(guī)流程。新京報：除了責任界定，你還提到了醫(yī)療數(shù)據(jù)的問題，AI高度依賴數(shù)據(jù)源，目前這個環(huán)節(jié)的核心矛盾是什么？甘華田：核心矛盾就是兩個：一是數(shù)據(jù)的真實性、可信性，二是患者隱私保護和數(shù)據(jù)供給的平衡，這兩個問題都沒解決。比如，AI的診斷能力，本質(zhì)上是由投喂的數(shù)據(jù)決定的?，F(xiàn)在很多AI模型，用的數(shù)據(jù)源是網(wǎng)上魚龍混雜的內(nèi)容，不是來自臨床的、真實的、規(guī)范的病歷數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)源本身就不真實、不可信，它給出的診斷結(jié)果自然會出錯。但反過來，真實的臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)，又涉及患者的隱私，現(xiàn)在的法律沒有界定清楚，AI廠商有沒有資格獲取、使用這些患者數(shù)據(jù)，怎么在不侵犯患者隱私的前提下，完成數(shù)據(jù)脫敏、合規(guī)使用，這個平衡點至今沒找到。全國絕大多數(shù)醫(yī)院的核心病歷數(shù)據(jù)，根本不可能開放給AI廠商，沒有高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)投喂，AI醫(yī)療的技術(shù)突破就是無源之水。這也是我們?yōu)槭裁捶磸秃粲?，國家?yīng)當重視AI醫(yī)療的發(fā)展與規(guī)范，加快相關(guān)立法進程。最終，我們希望看到的是，AI醫(yī)療能真正安全地落地到臨床，既幫醫(yī)生從重復煩瑣的工作中解放出來，也讓每一個老百姓，都能享受到更公平、更精準、更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。
特別聲明：智慧醫(yī)療網(wǎng)轉(zhuǎn)載其他網(wǎng)站內(nèi)容，出于傳遞更多信息而非盈利之目的，同時并不代表贊成其觀點或證實其描述，內(nèi)容僅供參考。版權(quán)歸原作者所有，若有侵權(quán)，請聯(lián)系我們刪除。
凡來源注明智慧醫(yī)療網(wǎng)的內(nèi)容為智慧醫(yī)療網(wǎng)原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載需獲授權(quán)。
