随着人工智能迅速改变医学领域，世界各地的医疗领导者都在提出相同的问题：我们如何负责任地采用人工智能？我们如何维护信任？我们如何确保技术能够加强而非削弱医学的人文关怀？
讽刺的是，一些答案可能早已存在——并非在硅谷，而是在几十年前由学术医学领域的一位杰出领导者Edward W.D. Norton博士在Bascom Palmer眼科研究所建立的基础原则中。
我有幸在Bascom Palmer的黄金时期接受培训，当时五位传奇创始人——Edward Norton博士、Donald Gass博士、John Flynn博士、J. Lawton Smith博士和Victor Curtin博士——都仍在职。他们不仅是精湛的临床医生和外科医生，更是创建了以诚信、纪律、谦逊、严谨思维和服务为核心的卓越文化的机构建设者。
有一段记忆至今仍深刻印在我的脑海中。在Norton博士去世前大约一个月，我下午与他在Bascom Palmer的珍本书房里交谈，聆听他对该机构的愿景。当时，我主要从学术眼科的角度理解它。多年后，我才意识到他描述的远不止于此：这是一个在深刻变革时期负责任领导的框架。
今天，当医疗保健进入AI时代，诺顿原则可能比以往任何时候都更加相关。
第一个原则是诚信。Norton博士认为诚信是不可妥协的。无论某人多么才华横溢或成就卓著，如果缺乏诚信，他们就不属于这里。这一原则在人工智能领域变得至关重要。AI系统越来越能够影响诊断、治疗决策、工作流程、文档记录、研究甚至患者互动。但如果AI的部署主要由利润、生产力指标或市场压力驱动，而非以患者福利为重，这项技术可能会破坏医学所依赖的信任基础。
AI时代的诚信意味着对局限性的透明度。它意味着承认幻觉、偏见、数据缺口和不确定性，而不是过度夸大能力。它意味着抵制仅仅因为AI可用就使用它的诱惑。自动化某件事的可能性并不一定意味着它应该被自动化。
另一个诺顿原则是以事实为基础的可信度。Norton博士坚持认为决策应建立在严谨思维、准备和证据之上。他从不武断。这一教训直接适用于当今医疗保健中的AI采用。
当前许多AI讨论都受到炒作周期、风险资本热情和落后恐惧的推动。然而，医学一直比其他行业需要更高的证据标准，因为涉及人类生命。AI模型可能产生令人印象深刻的输出，但可信度需要验证、可重复性、同行评审和严格的临床监督。医生不能将责任推卸给不理解的算法。基于事实的信心必须仍然是临床决策的基础。
Norton博士还相信培养人才而非掩盖他们。他著名地建议领导者"让关键教职员工成为明星；不要试图成为宇宙中最亮的星"。这一原则为AI将取代医生的担忧提供了重要的平衡。
[阅读：Sreedhar Potarazu | 硅谷诸神上法庭：奥特曼、马斯克与AI和财富背后的危险心理学]（2026年5月16日）
医学中AI最有效的未来可能不是取代，而是增强。AI应提升人类能力而非削弱它。它应减少行政负担、改善诊断支持、扩大医疗可及性，并让医生有更多时间发挥医学中独特的人文方面：同理心、判断力、情境推理、道德辨析和同情心。
Norton博士还理解对强势个性和非常规思考者保持灵活性的重要性。Bascom Palmer之所以蓬勃发展，是因为它在不牺牲共同价值观的情况下培养了创新。这一教训在今天尤为重要，因为AI开发需要临床医生、工程师、伦理学家、监管者、数据科学家和企业家之间的合作——这些群体往往从根本不同的角度解决问题。创新生态系统需要对非常规思维的包容，同时保持道德护栏。
也许最重要的是，Norton博士理解管理责任。他经常将领导力描述为看护者或园丁："挑选植物，培育花朵，观察盛开。"这个概念可能是思考医疗保健中AI治理的最佳框架。
AI不是我们可以简单购买和部署的成品。它是一个需要精心培育的不断发展的生态系统。领导者必须持续监测结果、偏见、安全性、意外后果和患者信任。就像园丁不能在播种后放弃成长的花园一样，医疗领导者不能在实施AI系统后放弃监督。管理需要持续的警惕。
另一个被忽视的诺顿原则是对机构本身的忠诚。在Bascom Palmer，人们理解个人来来去去，但机构永存。因此，决策必须优先考虑机构的长期诚信而非短期个人利益。
这种视角在当今的AI环境中迫切需要。许多组织正急于实施AI工具以获得竞争优势，而没有充分理解其对患者隐私、医生自主权、劳动力稳定性和公众信任的长期影响。机构必须抵制以持久信誉为代价优先考虑短期效率收益的诱惑。一旦医学中的信任丧失，就极难重新获得。
随着我经历人生的不同时期，我越来越深刻地欣赏这些原则。生活会考验我们的信念。野心、逆境、分心、自我、成功、失望和现代生活的巨大动力可能会慢慢将我们从曾经支撑我们的框架中拉离。这种偏离往往是微妙的，几乎难以察觉。
但使持久原则如此强大的原因是它们一直在那里等待着我们。它们成为我们不断回归的锚点。
当我反思AI的快速加速时，我经常回想起与Norton博士的那个下午谈话。他属于机器学习、大型语言模型或生成式AI之前的时代。然而，他所倡导的原则可能正是我们负责任地驾驭这场技术革命所需要的。
技术变化迅速。人性则不然。
野心、自我、财务激励、竞争和创新的诱惑很容易将个人和机构从其基础价值观中拉离。挑战不仅仅是构建强大的AI系统。挑战在于确保我们的道德架构与技术架构同步发展。
医疗保健的未来无疑将涉及人工智能。这一点很明确。但AI最终是加强还是削弱医学，将较少取决于算法的复杂性，而更多地取决于部署它们的人所遵循的原则。
也许这就是为什么诺顿原则在今天仍然如此相关。它们提醒我们，医学的卓越从来不仅仅关乎技术能力。它一直关乎品格、管理责任、谦逊、诚信和为比我们自身更大的事业服务。
这些原则建立了一个世界上最伟大的眼科机构。它们也可能帮助我们安全地进入人工智能时代。
诺顿原则——及其对医疗保健中人工智能的相关性
- 诚信至上
诚信是不可妥协的。品格比才华、资历或成就更重要。
在AI时代，诚信要求对算法局限性保持透明，诚实地面对偏见和幻觉，并确保患者福利比生产力或利润更为重要。
- 无私与社区服务
医学是一种植根于同情心、谦逊和社会义务的使命。
AI应被部署用于扩大医疗可及性、减少差异、缓解医生职业倦怠和改善患者结果，而不仅仅是优化收入或运营效率。
- 通过事实和准备建立可信度
决策应基于证据、有条理、有组织，从不武断。
医疗保健中的AI系统必须在广泛采用前经过严格验证、持续监测并建立在可靠的临床证据基础上。
- 愿景与执行力相结合
制定清晰计划，审慎平衡优先事项，并在准备就绪后果断行动。
医疗机构需要有深思熟虑的AI治理战略，具有明确目标、保障措施、医生监督和长期规划，而不是由炒作驱动的被动实施。
- 培养他人，不掩盖他们
伟大的领导者创造环境，让他人能够成为最好的自己。
AI应增强医生、护士和医疗团队的能力——而不是削弱他们的自主权、专业知识或人性。技术应提升人类潜能而非取代它。
- 拥抱个性与思想多样性
创新往往来自非常规思考者；在不要求一致性的情况下培养卓越。
负责任的AI开发需要临床医生、工程师、伦理学家、监管者、企业家和患者之间的合作，他们具有多样化的观点和专业知识。
[阅读：Sreedhar Potarazu | 人工智能的大赌注：用裁员换取芯片和代币]（2026年4月28日）
- 尊重倾听
强有力的领导包括仔细倾听、重视不同意见，并在不敌对的情况下表达异议。
医疗AI采用必须包括利益相关者之间的公开对话，特别是将体验实施真实后果的一线临床医生和患者。
- 信任地委派责任
在支持决策的同时，赋予他人责任和权力。
AI系统应支持知情的临床决策，同时保留医生的责任和人类判断，而不是创造对自动化的盲目依赖。
- 成为管理者和看护者
领导力就像园艺：仔细选择，持续培育，培养长期增长。
AI治理需要持续的管理，不断监测偏见、安全问题、意外后果和患者信任的侵蚀。
- 对机构及其使命的忠诚
个人是暂时的；机构永存。为后代保护和加强它们。
医疗机构必须优先考虑长期公众信任、道德标准和机构信誉，而非AI部署中的短期竞争优势。
- 投资于卓越而非个人收益
通过优先考虑使命、学术和患者护理，建立持久质量的组织，而非短期回报。
AI应被实施以改善质量、安全、教育和患者护理——而不仅仅是为了最大化计费效率或降低劳动力成本。
- 保持谦逊
没有谦逊的技术才华最终会侵蚀判断力、信任和智慧。
随着AI系统变得越来越强大，谦逊变得更加重要。医生和技术人员都必须认识到，智力本身并不等同于智慧、判断力或道德清晰度。
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