AI正在革新医疗保健，但它无法取代你的医生
Murali Doraiswamy
2025年9月10日
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版权 - the_burtons 2021—Getty Images
下次当你进行血液检测、X光检查、乳腺X光摄影或结肠镜检查时，很可能在医生查看结果之前，人工智能（AI）算法就会率先解读结果。
短短几年间，AI已迅速渗透全球医院和诊所。美国食品药品监督管理局（FDA）已批准使用超过1000种医疗相关AI工具，而根据美国医学会最近的一项调查，超过三分之二的医生表示他们在一定程度上使用AI。这种潜力是前所未有的：AI特别是具备自主推理、适应和行动能力的AI代理，可以通过起草病历记录和图表摘要来减轻医生的工作负担，通过更精准的疗法支持个性化医疗，还能在影像和病理切片中发现人眼可能遗漏的细微异常。它可以通过新流程加速药物和药物靶点的发现，例如促成去年诺贝尔化学奖的AI驱动蛋白质结构预测与设计技术。AI还能通过安排预约、解答疑问和标记副作用为患者提供更快速、个性化的支持。它可以帮助匹配临床试验人选，并实时监测健康数据，在并发症发生前向临床医生和患者发出预警以改善治疗结果。
但只有负责任地构建和使用AI，才能实现其医疗潜力。
当今的AI算法虽能识别模式、预测甚至做决策，但它们并非万能的神谕，也远未达到所谓通用人工智能支持者声称的接近人类智能的程度。近期几项研究既展现了可能性也揭示了风险，指出医疗AI工具可能误诊患者，医生过度依赖AI反而会削弱自身技能。
杜克大学（Duke University）的一个团队（包括作者之一）测试了某款FDA认证的AI工具——该工具旨在检测阿尔茨海默病患者脑部核磁共振中的肿胀和微出血。这款工具提升了专家放射科医生发现核磁共振细微异常的能力，但也产生了误报，经常将无害的模糊影像误判为危险信号。我们得出结论：该工具虽有帮助，但放射科医生应首先仔细阅读核磁共振影像，再将AI作为第二意见——而不是相反。
此类发现并非个例。很少有医院会独立评估使用的AI工具，许多机构错误地认为只要通过FDA认证就能在本地环境正常运作。实际上，AI工具在不同患者群体中的表现存在差异，各自都有独特弱点。这正是卫生系统在实施任何AI工具前必须进行尽职调查和质量检查的必要原因，同时需要教育临床医生。此外，AI算法和人类与其的互动方式会随时间演变，促使前FDA局长罗伯特·卡利夫（Robert Califf）呼吁对医疗AI工具进行持续的上市后监测，以确保其在现实世界中的可靠性与安全性。
另一项最新研究中，欧洲胃肠病学家在结肠镜检查中使用新的AI辅助系统，初期发现更多可能癌变的息肉，表明AI帮助发现了医生可能遗漏的区域。但当医生返回使用传统检查时，发现癌前息肉的数量反而减少。研究者认为，医生可能因过度依赖AI而降低注意力和发现能力，这种"技能退化"现象在另一项研究中得到印证：过度依赖计算机辅助工具会减少人类视线扫描外围视觉区域的倾向，本应提升医疗技能的工具反而可能削弱它。
AI若使用不当，不仅会传播错误信息，还会削弱我们核查事实的能力。这就是"谷歌地图效应"：司机过度依赖导航语音后，已丧失基本的地理认知能力。今年早些时候的一项调查发现，超过600名不同年龄和教育背景的参与者使用AI工具越多，批判性思维能力越弱，这种"认知卸载"现象在临床医生使用AI时的影响才刚开始研究。
这凸显了一个核心原则：AI在医疗领域最佳应用是增强而非取代人类。医疗的未来不在于用算法取代医疗从业者，而在于设计能强化人类判断力的工具。医生必须具备判断AI错误的能力，并保留在必要时脱离AI工作的能力。实现这一目标的关键在于负责任地开发医疗AI工具。
我们需要采用"智能选择架构"（ICA）的新范式，设计引导从业者重新审视、权衡替代方案并保持主动参与的工具。这种架构要求AI系统支持而非取代判断。例如，ICA工具不会直接声明"此处存在出血"，而是突出特定区域并提示"请仔细检查该区域"。这种架构增强了医疗依赖的核心技能——临床推理、批判性思维和人类判断。印度最大私营医疗集团阿波罗医院（Apollo Hospitals）最近开始使用ICA工具预防心脏病发作：相比旧版提供单一风险评分的AI，新系统提供个性化解读，帮助患者理解风险因素构成。
医疗史上曾引入诸多工具而不削弱医生技能，听诊器放大听觉却不取代耳朵，血液检测提供新诊断信息但未消除病史询问和体检的必要。我们应以同样标准要求AI——若某产品使医生变得迟钝或犹豫，那它尚未准备好投入应用，或使用方式存在错误。
对于任何新的医疗AI，我们都应追问：它使临床医生更审慎还是更草率？鼓励二次检查还是诱发形式主义？若我们坚持开发那些强化而非替代人类能力的系统，就能同时获得AI的非凡潜力与人类独有的批判性思维、同理心和现实判断力。
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