近期，包括四川省人民医院在内的多个三甲医院宣布接入deepseek，表示希望将AI技术用在看病全流程中，用于改善患者的医疗服务体验！
但是，目前AI还存在许多问题和短板。一开始，患者们感受到的是科技进步带来的便利，可时间久了，却对这位“不存在的医生”产生了担忧。
那么，AI是如何在医疗领域发光发热的？患者又在担心什么？
AI在医疗场景中的"神通广大"
近期，看到越来越多的医院开始接入AI模型，这可不是简单的"医院有了个聊天机器人"那么简单，而是AI全方位渗透到了医疗服务的方方面面。
对医生而言，AI简直是"神助攻"。以前写病历要绞尽脑汁，现在AI能自动识别病历中的错误和漏洞，帮助医生完成高质量的病历书写；对于罕见病的筛查，AI融合大模型与医院自研的辅助决策平台，准确率和召回率已经达到了90%以上。这意味着，那些容易被忽视的罕见疾病，现在有了更大几率被及时发现。
而对医院管理者来说，AI就像是装了个"透视眼"。通过智能问数功能"，管理者只需用自然语言提问，就能快速获取医院运营数据的深度分析结果，比如"上个季度哪个科室的门诊量增长最快"之类的问题，AI一秒钟就能给出答案。
AI的神通广大还体现在慢病管理上。现在很多人都有高血压、糖尿病等慢性病，需要长期监测和管理。传统方式下，患者需要定期去医院复查，医生根据检查结果调整治疗方案。
而有了AI，患者可以在家通过智能设备监测自己的健康状况，数据实时传输到云端，AI系统会分析这些数据，当发现异常时及时提醒患者和医生。这就像是给每个患者配了一个"私人医生"，随时随地关注你的健康。
在药物研发领域，AI也发挥着越来越重要的作用。传统的药物研发周期长、成本高、风险大。而AI可以通过分析海量的分子结构和生物数据，快速筛选出潜在的药物候选物，大大加速药物研发进程。这就像是给科学家们提供了一个"超级计算机"。
目前，全国医疗机构正积极拥抱人工智能技术革新。例如，瑞金医院在上海推出瑞智病理智能系统，能在几秒内准确定位切片病灶；上海肺科医院协助开发的智能手术规划工具将原本需要数天的过程缩减至几分钟；北京儿童医院则率先采用"AI儿科医生"系统。
此外，AI还可作为"虚拟陪诊"减少患者往返医院次数；作为"智能问诊员"辅助医生收集病史信息；甚至担任"数字健康顾问"进行后续随访和健康监测。从提升诊断效率、预测疾病风险，到优化医院运营、促进临床研究，人工智能正在医疗各个环节展现其广阔潜力。
AI如何改变医院日常？
那么，AI是如何融入到医院的日常运转中呢？
先说挂号吧。记得以前去医院挂号，要么提前几天电话预约，要么一大早去排队。现在呢？打开手机App，智能系统会根据你的症状和历史就诊记录，推荐最适合的科室和医生。
到了医院，传统的分诊台可能已经被智能分诊机器人取代。你只需要告诉它你的症状，它就能引导你到正确的科室。
进入诊室，医生面前的电脑屏幕上可能已经显示了你的全部病史和检查结果。这是因为AI系统已经从医院的数据库中提取了你的相关信息，并进行了初步分析，帮助医生快速了解你的情况。
提到检查，不得不提一下北京市海淀医院的例子。2019年，该院与推想医疗合作，引入了"影像人工智能肺炎辅诊系统"，大幅缩短了胸部CT阅片时间，从每张片子需要十几分钟，缩短到300幅胸片仅需10秒即可处理完成。这种效率提升简直是质的飞跃！以前可能要等好几天才能拿到检查报告，现在可能当天就能知道结果，大大减少了患者的等待焦虑。
在药房，AI也发挥着重要作用。智能配药系统可以根据医嘱自动配药，大大减少了人为错误。系统会检查药物之间的相互作用，如果发现可能的药物冲突，会及时提醒药剂师。这就像是给药房配了一个"药物专家"，确保每一位患者都能拿到安全、有效的药物。
更令人惊叹的是，AI甚至能预测医院的就诊高峰。通过分析历史就诊数据、天气情况、节假日安排等因素，AI可以预测未来几天甚至几周内各科室的就诊人数，帮助医院合理调配医疗资源。
比如，如果系统预测到下周儿科可能会迎来就诊高峰，医院就可以提前增派医护人员，确保服务质量。这就像是给医院管理者提供了一个"水晶球"，让他们能够未雨绸缪，提前做好准备。
AI的一些短板和法律空白
虽然AI在医疗领域展现出了惊人的潜力，但我们也不能忽视它目前存在的一些短板和法律挑战。毕竟，医疗关乎生命，任何技术的应用都需要慎之又慎。
首先，AI医疗产品有准入门槛。在我国，医疗器械按风险程度分为一类、二类、三类，其中三类为最高级别，必须通过国家药监局的审批。对于AI医疗产品来说，获得"三类证"意味着可以正式进入市场，具备临床应用的资格。
不过，即使获得了"三类证"，AI医疗产品在实际应用中仍面临着一些挑战。比如，AI在预问诊环节的表现就不尽如人意。在处理复杂、多变的医疗情境时，AI还缺乏人类医生那种基于经验的直觉判断能力。
在基层医院的应用方面，AI医疗也面临着不小的挑战。据调研，73.9%的三级医院配备了影像的AI辅诊软件，而在基层医疗机构，这一比例仅有10.1%。这种差距背后，既有成本因素的考量，也有实用性的顾虑。
从法律层面看，AI医疗也面临着一些尚未解决的问题。比如，如果AI辅助诊断系统给出了错误的诊断建议，导致患者受到伤害，责任应该由谁来承担？是开发AI系统的企业，还是使用系统的医院，还是做出最终决策的医生？这些问题在现有法律框架下尚无明确答案。
此外，医疗数据的隐私保护也是一个棘手的问题。AI系统的训练需要大量的医疗数据，这些数据中包含了患者的敏感信息。如何在保证数据安全的前提下，充分利用这些数据来训练AI系统，这是一个需要技术和法律共同解决的难题。
还有一个不容忽视的问题是AI系统的可解释性。许多AI系统特别是深度学习模型，往往是"黑盒"操作，很难解释其决策过程。但在医疗领域，医生和患者都有权知道为什么会得出某个诊断或治疗建议。如何提高AI系统的透明度和可解释性，是未来研究的重要方向。
尽管存在这些挑战，我们仍然有理由对AI医疗的未来持乐观态度。正如推想医疗创始人陈宽所说："相比于庞大的市场潜力，目前市面上已有的AI医疗产品大概只开发了不到5%，未来的路还很长。"随着技术的不断进步和法规的逐步完善，AI医疗必将迎来更加广阔的发展空间。
参考资料：
《AI看病，好在哪里，弱在何处？》 人民日报2025-03-18
《AI医疗旋风席卷全国 又一三甲医院接入DeepSeek 实现全流程应用》财联社2025-02-25
