“天都塌了！病人DeepSeek后質(zhì)疑我的治療方案，氣得我自己又查了一遍指南，才發(fā)現(xiàn)指南更新……”2025年初春，一位廣東醫(yī)學博主的“無心之言”，卻意外點燃了業(yè)界對于“AI+醫(yī)療”應用邊界與倫理的深度思考。

幾乎同一時間，一則“DeepSeek診斷肺結(jié)節(jié)”的短視頻亦引發(fā)廣泛關(guān)注。浙大二院胸外科范軍強主任醫(yī)師在體驗DeepSeek的AI肺結(jié)節(jié)診斷能力后，對其“與臨床高度吻合”的診斷意見和治療方案表示贊賞，亦引發(fā)了其對于新技術(shù)如何更好賦能臨床、提升診療效率的思考。

毋庸置疑，以ChatGPT、DeepSeek為代表的AI大模型正以前所未有的力量重塑醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)格局，從輔助診斷、藥物研發(fā)到健康管理，幾乎延伸至醫(yī)療的每一個角落，展現(xiàn)出顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療模式的巨大潛力。然而，在AI浪潮洶涌而至的同時，業(yè)界對于AI的期待與疑慮、機遇與挑戰(zhàn)，亦在同步升溫。未來，AI將如何重塑醫(yī)療？AI又將把醫(yī)療引向何方？AI最終能否取代醫(yī)生？

AI賦能醫(yī)院與醫(yī)生：構(gòu)建“三醫(yī)協(xié)同”的基石

作為醫(yī)療服務的提供方，醫(yī)院和醫(yī)生無疑是“AI+醫(yī)療”的核心主體。AI技術(shù)正以前所未有的速度和廣度，從輔助診療、優(yōu)化流程、提升效率等多方面深度賦能醫(yī)院和醫(yī)生，助力醫(yī)療服務體系的智能化升級，完善可持續(xù)的醫(yī)保體系，為構(gòu)建“三醫(yī)協(xié)同” 的醫(yī)療新格局奠定堅實基礎(chǔ)。

AI輔助診療服務：破除瓶頸，提升效能

長期以來，醫(yī)學影像閱片、病理診斷、基因檢測等診療環(huán)節(jié)，高度依賴醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識，存在效率瓶頸和人為誤差。AI輔助診療技術(shù)的出現(xiàn)，有望打破傳統(tǒng)診療模式的瓶頸，大幅提升診療效能。

在醫(yī)學影像領(lǐng)域，AI醫(yī)學影像技術(shù)已成為放射科醫(yī)生不可或缺的“標配”。尤其在大規(guī)模篩查和疑難病例診斷中，深度學習驅(qū)動的醫(yī)學影像技術(shù)，不僅能快速而精準地識別肺結(jié)節(jié)、乳腺癌等高發(fā)病灶，顯著降低漏診率和誤診率，更在病理診斷中展現(xiàn)出媲美資深專家的能力，可實現(xiàn)對病理切片的智能判讀，大幅提升診斷效率。MASAI試驗研究結(jié)果顯示，AI輔助乳腺鉬靶X線攝影篩查在癌癥檢出率高于標準雙人讀片的同時，顯著降低了閱片工作量，為大規(guī)模乳腺癌篩查提供了新的解決方案。

在病理診斷領(lǐng)域， AI病理診斷系統(tǒng)能夠輔助病理科醫(yī)生快速、準確地識別癌細胞，顯著提高診斷效率，并減少人為誤差，提升診斷質(zhì)量。哈佛大學余坤興團隊的研究結(jié)果表明，AI病理診斷模型在19種癌癥診斷中，檢測準確率接近94%，展現(xiàn)出媲美資深病理醫(yī)生的診斷水平。

在個性化診療方面，AI輔助臨床決策系統(tǒng)，能夠整合海量醫(yī)學知識庫和臨床指南，基于患者的病歷信息，為醫(yī)生提供個性化的診療建議，輔助醫(yī)生進行更科學、更精準的臨床決策，提升診療方案的規(guī)范性和個性化水平。

AI優(yōu)化醫(yī)院管理：精細運營，科學決策

面對日益增長的醫(yī)療服務需求和日趨嚴格的控費要求，醫(yī)院亟需通過智能化手段提升運營效率，降低運營成本，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。AI技術(shù)有望為醫(yī)院破解運營難題提供新的突破口。

在電子病歷智能化方面，AI技術(shù)賦能下的新一代電子病歷系統(tǒng)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)病歷自動生成、結(jié)構(gòu)化錄入、智能質(zhì)控等功能，更能夠深度挖掘病歷數(shù)據(jù)價值，輔助醫(yī)院管理者進行運營分析和決策支持，實現(xiàn)醫(yī)院運營管理的數(shù)字化、智能化、精細化。

在醫(yī)院運營管理智能化方面，AI技術(shù)可應用于醫(yī)院資源調(diào)度、流程優(yōu)化、績效管理、風險預警等多個方面，助力醫(yī)院實現(xiàn)運營管理的智能化升級。例如，AI可以通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，預測醫(yī)院門診量、住院人數(shù)、床位使用率等關(guān)鍵指標，為醫(yī)院資源調(diào)度提供科學依據(jù)；AI可以通過流程挖掘技術(shù)，優(yōu)化患者就診流程，縮短患者等待時間，提升患者滿意度；AI可以通過機器學習算法，輔助醫(yī)院管理者進行績效考核和決策分析，提升管理效率；AI還可以通過風險預警模型，對醫(yī)療風險進行智能預警，防范醫(yī)療糾紛，提升醫(yī)院運營的安全性和穩(wěn)健性。

AI助力醫(yī)生科研：釋放潛能，加速創(chuàng)新

醫(yī)學科研是驅(qū)動醫(yī)療進步和臨床診療水平提升的源動力。然而，長期以來，醫(yī)學科研面臨數(shù)據(jù)獲取難、數(shù)據(jù)分析效率低、科研成果轉(zhuǎn)化難等諸多挑戰(zhàn)。AI技術(shù)在醫(yī)學科研領(lǐng)域的應用，則有望打破傳統(tǒng)科研模式的束縛，釋放醫(yī)生科研潛能，加速醫(yī)學創(chuàng)新步伐。

在科研數(shù)據(jù)分析方面，AI技術(shù)展現(xiàn)出強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠幫助醫(yī)生從海量的醫(yī)學科研數(shù)據(jù)中快速、準確地提取有價值的信息，發(fā)現(xiàn)新的醫(yī)學規(guī)律，加速科研成果產(chǎn)出。例如，在基因組學研究領(lǐng)域，AI技術(shù)可以用于基因組數(shù)據(jù)分析、基因變異識別、疾病基因預測等；在蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測領(lǐng)域，AI技術(shù)可以用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測、蛋白質(zhì)功能預測、藥物設(shè)計等；在醫(yī)學影像分析領(lǐng)域，AI技術(shù)可以用于醫(yī)學影像分割、病灶檢測、疾病診斷等。

在臨床研究加速方面，AI技術(shù)同樣大有可為。AI技術(shù)可應用于臨床試驗設(shè)計、患者招募、數(shù)據(jù)管理、統(tǒng)計分析等環(huán)節(jié)，助力醫(yī)生加速臨床研究進程，提高臨床研究效率和質(zhì)量。例如，借助于自然語言處理（NLP）技術(shù)，可以自動分析醫(yī)學文獻和臨床指南，輔助醫(yī)生進行臨床試驗方案設(shè)計；通過機器學習算法，精準匹配患者和臨床試驗，加速患者招募；通過電子數(shù)據(jù)采集（EDC）系統(tǒng)，可以自動進行臨床試驗數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量控制，減少人工誤差，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，最終加速臨床研究進程，縮短新藥上市時間，搶占市場先機。

AI惠及患者：從“被動就醫(yī)”到“主動健康”

AI技術(shù)正以潤物細無聲的方式，深刻改變著患者的就醫(yī)行為和健康管理模式，重塑醫(yī)患關(guān)系，提升患者的就醫(yī)獲得感和幸福感，并最終推動醫(yī)療服務價值的躍遷。

AI重塑就醫(yī)行為

患者就醫(yī)前，可將AI智能導診系統(tǒng)作為“智能向?qū)А?。它能夠模擬醫(yī)生思維，精準識別患者需求，并提供個性化的導診建議，有效提升患者就醫(yī)決策能力，助力患者找對科室、掛對號，避免盲目就醫(yī)。

就醫(yī)過程中，AI在線問診平臺與互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院，打破傳統(tǒng)醫(yī)療的時空限制，將優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源延伸至線上，構(gòu)建起線上線下一體化的醫(yī)療服務閉環(huán)，極大地優(yōu)化了患者就醫(yī)流程，提升患者就醫(yī)便捷性和舒適度，甚至讓患者在家即可享受到便捷、高效的醫(yī)療服務，有效緩解“看病難”問題。

就醫(yī)后，AI隨訪管理系統(tǒng)與AI康復指導工具能夠定期對患者進行病情跟蹤和隨訪，及時了解患者病情變化，并提供個性化的康復指導建議，助力患者院后康復，提升患者就醫(yī)獲得感和依從性，將醫(yī)療服務延伸至院外，實現(xiàn)患者疾病全周期管理。

AI賦能主動健康管理

AI健康管理平臺與可穿戴設(shè)備能夠基于患者的個體化健康數(shù)據(jù)，進行健康風險評估和預測，幫助患者了解自身健康風險，并及早采取干預措施，將健康管理的關(guān)口前移，為患者提供了 “未病先防” 的主動健康管理工具。

AI健康管理平臺能夠根據(jù)患者的個體特征和健康數(shù)據(jù)，提供個性化的運動、飲食、睡眠等健康干預建議；AI數(shù)字療法，則能夠為患者提供個性化的數(shù)字療法，例如，AI驅(qū)動的認知行為療法（CBT）APP，幫助患者在家即可進行疾病治療和康復，實現(xiàn)個性化健康干預，提升健康管理效果。

AI健康管理平臺與AI數(shù)字療法等智能化工具還能激發(fā)患者參與健康管理的積極性和主動性，改變患者在健康管理中的角色?；颊卟辉偈潜粍咏邮茚t(yī)療服務的客體，而是成為自身健康管理的主體和中心，真正實現(xiàn)“我的健康我做主”。

AI變革醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈：重塑價值鏈，再構(gòu)新格局

AI加速了醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)價值鏈的重塑與變革，并帶動了競爭格局的重構(gòu)。

AI重塑藥物研發(fā)價值鏈

具體體現(xiàn)在：

研發(fā)前端提速：AI技術(shù)加速藥物研發(fā)的早期進程，大幅縮短藥物靶點發(fā)現(xiàn)、化合物篩選、先導化合物優(yōu)化等研發(fā)前端環(huán)節(jié)的周期，將新藥研發(fā)帶入“快車道”，十年磨一劍的新藥研發(fā)模式或?qū)⒊蔀闅v史。

臨床試驗提效：AI技術(shù)可應用于臨床試驗方案設(shè)計、患者精準招募、臨床試驗數(shù)據(jù)管理和分析等多個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)臨床試驗全流程的智能化和自動化，大幅提高臨床試驗效率，降低臨床試驗成本，加速新藥上市進程。

研發(fā)成本降低：AI技術(shù)在藥物研發(fā)全流程的應用，不僅能夠顯著縮短新藥研發(fā)周期，更將大幅降低新藥研發(fā)的資金和時間成本。據(jù)行業(yè)分析師預測，AI藥物研發(fā)有望將平均研發(fā)成本降低 25%-50%，這意味著藥企有望以更低的成本，研發(fā)出更多、更好的創(chuàng)新藥物，從而惠及更多患者。

 AI重構(gòu)藥品生產(chǎn)價值鏈

AI技術(shù)在醫(yī)藥制造環(huán)節(jié)的應用，將推動傳統(tǒng)醫(yī)藥制造向智能化、自動化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建起更高效、更智能、更綠色的現(xiàn)代化制藥工廠。

其作用體現(xiàn)在：

智能制造降本：AI賦能下的智能制造，將顯著提高藥物生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，提升生產(chǎn)線的柔性和靈活性，助力藥企在激烈的市場競爭中搶占成本優(yōu)勢。

質(zhì)量控制提質(zhì)：AI技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)藥品生產(chǎn)全流程質(zhì)量追溯和智能預警，對藥品生產(chǎn)過程中的每一個環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)控和質(zhì)量把控，及時發(fā)現(xiàn)和糾正生產(chǎn)缺陷，從而最大限度地保障藥品質(zhì)量安全，提升藥品質(zhì)量的穩(wěn)定性和可靠性，為患者用藥安全保駕護航。

供應鏈優(yōu)化增效：AI技術(shù)應用于藥品供應鏈管理，將實現(xiàn)藥品供應鏈全流程可視化和智能化，優(yōu)化藥品生產(chǎn)、倉儲、運輸、配送等環(huán)節(jié)，提高供應鏈效率，降低供應鏈成本，提升供應鏈風險應對能力，保障藥品穩(wěn)定供應， 構(gòu)建更高效、更敏捷、更安全的藥品智慧供應鏈體系。

AI創(chuàng)新醫(yī)藥營銷價值鏈：

AI技術(shù)驅(qū)動下的醫(yī)藥數(shù)字化營銷，將打破傳統(tǒng)醫(yī)藥營銷模式“廣撒網(wǎng)、低轉(zhuǎn)化”的困境，構(gòu)建起“精準觸達、千人千面”的新型醫(yī)藥營銷模式。AI技術(shù)應用于醫(yī)藥營銷，將實現(xiàn)醫(yī)生和患者精準畫像、個性化營銷內(nèi)容智能生成、營銷活動效果實時追蹤和智能優(yōu)化，大幅提高醫(yī)藥營銷的效率和精準性，降低營銷成本，提升營銷投入產(chǎn)出比。

在患者關(guān)系管理方面， AI技術(shù)將傳統(tǒng)的 “粗放式”“一次性”管理模式升級為 “精細化”“全周期”管理模式，幫助藥企與患者建立更緊密的連接，提升患者用藥依從性和忠誠度，挖掘患者生命周期價值，實現(xiàn)患者價值最大化。

不僅如此，AI技術(shù)正在以前所未有的力量打破醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的邊界，重塑醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的競爭格局。當前無論傳統(tǒng)醫(yī)藥巨頭，還是新興AI制藥企業(yè)都紛紛加強AI的布局，搶灘AI+醫(yī)療市場。更為引人關(guān)注的是，一些科技巨頭開始跨界入局，醫(yī)藥企業(yè)與科技企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、保險企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)等跨界合作已成為常態(tài)，醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的邊界日趨模糊，使得醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)市場競爭更加多元化和復雜化。

AI+醫(yī)療的理性之辯

AI+醫(yī)療可謂前景光明，潛力無限。

正如硬幣有兩面，在AI光芒萬丈的背后，我們必須清醒地認識到，在其快速發(fā)展的同時，亦面臨著諸多風險與挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)、技術(shù)和倫理等方面。

 數(shù)據(jù)之困：質(zhì)量、安全與倫理

高質(zhì)量、大規(guī)模、多模態(tài)的醫(yī)療數(shù)據(jù)是AI+醫(yī)療發(fā)展的基礎(chǔ)。然而，醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取、共享和利用，卻面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)倫理等多重挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，同其他行業(yè)一樣，醫(yī)療數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍存在，其來源多樣，類型復雜，標準化程度低，加之標注難度大、成本高，導致其質(zhì)量參差不齊，嚴重制約了AI模型的訓練效果和應用價值，給AI+醫(yī)療應用造成難以突破的“天花板”。

數(shù)據(jù)安全方面，醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及患者隱私，一旦泄露，將對患者的人格尊嚴和切身利益造成難以彌補的損害，可謂“數(shù)據(jù)如猛虎，稍有不慎，反噬自身”。近年來，醫(yī)療數(shù)據(jù)泄露事件頻發(fā)，如何保障醫(yī)療數(shù)據(jù)安全、患者的自主權(quán)，已成為AI+醫(yī)療發(fā)展面臨的最為緊迫和核心的倫理議題。

技術(shù)之惑：可解釋性、魯棒性與泛化性

AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應用面臨諸多局限性，包括算法可解釋性不足、模型魯棒性不強、應用泛化能力有限等，制約著AI+醫(yī)療的進一步發(fā)展和廣泛應用。

在算法可解釋性方面，AI模型的“黑盒”特性使得醫(yī)生和患者難以信任AI的診斷結(jié)論和治療建議，嚴重阻礙了AI技術(shù)在臨床實踐中的應用和推廣，“知其然，更要知其所以然”，方能建立起醫(yī)生和患者對AI的信任之橋。

模型魯棒性方面，醫(yī)療場景的復雜性和特殊性，對AI模型的魯棒性提出了前所未有的嚴苛要求，一旦AI模型在關(guān)鍵時刻“掉鏈子”，其后果不堪設(shè)想，將可能對患者生命安全造成難以挽回的損害，醫(yī)療質(zhì)量安全底線不容觸碰。

應用泛化能力方面，AI模型往往在特定數(shù)據(jù)集、特定人群、特定場景下表現(xiàn)良好，但在面對“千差萬別”的醫(yī)療場景時，其泛化能力仍顯不足，“水土不服”問題依然突出。這限制了AI技術(shù)在更廣泛、更復雜醫(yī)療場景中的應用和推廣。

倫理之辯：公平、責任與信任

AI+醫(yī)療的應用，不僅涉及技術(shù)問題，更引發(fā)了一系列深刻的倫理和社會問題，警示著我們在追逐AI+醫(yī)療發(fā)展速度的同時，更要堅守倫理底線，在“效率至上”與“倫理優(yōu)先”之間做出艱難抉擇。

AI決策責任歸屬問題方面，AI輔助診療過程中，一旦出現(xiàn)誤診、漏診等醫(yī)療差錯，責任究竟應該由誰來承擔？ 是AI算法的設(shè)計者、開發(fā)者，還是AI系統(tǒng)的使用者——醫(yī)生？抑或是患者自身？亟需在法律和倫理層面進行明確界定，厘清各方責任邊界，建立起完善的AI+醫(yī)療責任追溯和承擔機制。

醫(yī)患信任關(guān)系重塑問題方面，AI的引入讓醫(yī)生不再是“全知全能”的權(quán)威，而更像是“人機協(xié)同”的決策者和“有溫度”的關(guān)懷者，AI則成為醫(yī)生的“智能助手”和“智慧參謀”，醫(yī)生如何與AI協(xié)同工作，如何與患者有效溝通AI輔助診療的決策，如何重建AI+醫(yī)療時代醫(yī)患信任關(guān)系，是AI+醫(yī)療時代醫(yī)生職業(yè)發(fā)展面臨的全新課題，也直接關(guān)系到AI+醫(yī)療能否獲得患者和醫(yī)生的廣泛接受和認可，最終實現(xiàn)規(guī)?；瘧煤涂沙掷m(xù)發(fā)展。

展望AI+醫(yī)療的未來，我們預期：一方面，它絕非“病人+AI”的單打獨斗，亦非“AI+醫(yī)生”的簡單疊加，而是“人機協(xié)同”的深度融合與創(chuàng)新發(fā)展。AI將成為醫(yī)生的“智慧助手”，深度賦能醫(yī)生，全面提升醫(yī)療服務的效率與質(zhì)量；患者亦將不再是被動的接受醫(yī)療服務的客體，而是成為醫(yī)療的“主動參與者”，積極參與到自身的健康管理和診療決策中來。

另一方面，AI+醫(yī)療也絕非“冷冰冰”的機器，而是“有溫度”的關(guān)懷。它將打破時空限制，讓優(yōu)質(zhì)醫(yī)療資源惠及更廣大的患者群體，有效緩解“看病難”的社會難題；它將醫(yī)生從煩瑣重復的日常工作中解放出來，讓醫(yī)生可以將更多的時間和精力投入更有價值的臨床診療和人文關(guān)懷中；它更將助力患者，讓患者更好地管理自身健康，享受更高品質(zhì)的生命與生活。

AI+醫(yī)療，路在何方？

答案或許就蘊藏在 “人機協(xié)同” 的創(chuàng)新模式之中，蘊藏在 “以人為本、科技向善” 的價值堅守之中，更蘊藏在“產(chǎn)學研醫(yī)政資”六方聯(lián)動、開放合作、共建共贏的時代大潮之中。

作者：

趙付春 上海社科院信息所副研究員

黃浩 復旦-港大IMBA項目明博醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)俱樂部主席，2013級校友

于保平 復旦大學管理學院商業(yè)知識發(fā)展與傳播中心主任

*本文內(nèi)容得到復旦-港大IMBA項目明博醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)俱樂部醫(yī)療研究團隊的支持，顧文兵、張建南、李江亭、王鴻羽校友及AI+醫(yī)療篇佘曉莉、劉華賓、李賢、郭雯、劉靜、徐潔校友亦有貢獻。