張文宏揭開AI醫療最大爭議:AI會讓醫生變蠢嗎?
存在抵觸，但不會逆轉
在叁級醫院，AI有機會做到在提質增效的前提下助力醫生成長。但在更為基層的醫療機構中，張文宏的擔憂確實戳中了它們的痛處。
相較於過去聚焦頭部醫院的策略，現在的醫療AI產品主打下沉——哪裡缺乏能力充分的醫生，企業就將AI應用落在哪裡。
和叁級醫院相比，基層醫療機構的醫生在診斷能力上存在壹定差距。且當AI生成的答案與實際相悖時，他們即便發現了問題，也可能無法快速找到壹個能夠幫他們精准答疑的資深醫生，進而錯失學習機會，最終導致惰性的產生。
但上述問題並非沒有答案。數智行業常拿自動駕駛技術與醫療AI進行對比，因為兩者都需要研發者為使用者的生命安全負責，因此對性能要求極為苛刻。
過去拾年，自動駕駛已經發生了肉眼可見的變化，由概念技術前進至L3級有條件自動駕駛，壹線城市隨處可見試點的自動駕駛測試公路。
而同壹時期內，醫療AI也由最初的輔助診斷工具逐步切入治療環節，形成了全病程全模態的賦能，魯棒性及准確性均實現了突破性提升。
現在的問題是，部分叁級醫院的資深醫生依然對AI存在抵觸心理。壹位受訪醫生告訴《健聞咨詢》，在院內訓練大模型時，很多資深醫生並不願交出自己的診療相關數據，“他們會覺得這是個人的知識成果，不願意直接交給醫院，轉化成壹種公共產品。”
“現有的很多AI工具背後是規則庫，不帶自我訓練功能。”壹位AI醫療廠商負責人表示，選擇這樣的產品，並不是出於技術難度的考慮，而是壹些合作醫院的專家不願自己的數據被采集，“如果能夠基於院內的數據進行自我訓練，AI所帶來的提效會更為直觀。”
但無論這個過程有多長，壹個基本的行業共識是，伴隨高質量臨床數據的不斷加入及算法的持續優化，醫療人工智能的准確性必然會向“1”無限趨近。
再談培訓方面，AI為醫生帶來的不僅是效率的提升，更是知識獲取速度的提升。作為壹項需要終身學習的職業，AI縱然不能縮短本科、規培階段的時間，但能提升他們在臨床環境中的學習速度，縮短成為高資歷醫生所需的時間。
目前市面上已經有大量教培壹體化的AI模型出現，亦有不少學校（如哈佛大學）開始在教學階段引入AI課程。
因此，身處傳統與智能的時代交錯點，醫院、醫生、企業或許需要協同探索壹種新的合作模式來量化價值，化解矛盾，共同迎接AI時代的來臨。
畢竟，時間總會補足AI的能力缺陷，智能化趨勢已不可逆轉。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
在叁級醫院，AI有機會做到在提質增效的前提下助力醫生成長。但在更為基層的醫療機構中，張文宏的擔憂確實戳中了它們的痛處。
相較於過去聚焦頭部醫院的策略，現在的醫療AI產品主打下沉——哪裡缺乏能力充分的醫生，企業就將AI應用落在哪裡。
和叁級醫院相比，基層醫療機構的醫生在診斷能力上存在壹定差距。且當AI生成的答案與實際相悖時，他們即便發現了問題，也可能無法快速找到壹個能夠幫他們精准答疑的資深醫生，進而錯失學習機會，最終導致惰性的產生。
但上述問題並非沒有答案。數智行業常拿自動駕駛技術與醫療AI進行對比，因為兩者都需要研發者為使用者的生命安全負責，因此對性能要求極為苛刻。
過去拾年，自動駕駛已經發生了肉眼可見的變化，由概念技術前進至L3級有條件自動駕駛，壹線城市隨處可見試點的自動駕駛測試公路。
而同壹時期內，醫療AI也由最初的輔助診斷工具逐步切入治療環節，形成了全病程全模態的賦能，魯棒性及准確性均實現了突破性提升。
現在的問題是，部分叁級醫院的資深醫生依然對AI存在抵觸心理。壹位受訪醫生告訴《健聞咨詢》，在院內訓練大模型時，很多資深醫生並不願交出自己的診療相關數據，“他們會覺得這是個人的知識成果，不願意直接交給醫院，轉化成壹種公共產品。”
“現有的很多AI工具背後是規則庫，不帶自我訓練功能。”壹位AI醫療廠商負責人表示，選擇這樣的產品，並不是出於技術難度的考慮，而是壹些合作醫院的專家不願自己的數據被采集，“如果能夠基於院內的數據進行自我訓練，AI所帶來的提效會更為直觀。”
但無論這個過程有多長，壹個基本的行業共識是，伴隨高質量臨床數據的不斷加入及算法的持續優化，醫療人工智能的准確性必然會向“1”無限趨近。
再談培訓方面，AI為醫生帶來的不僅是效率的提升，更是知識獲取速度的提升。作為壹項需要終身學習的職業，AI縱然不能縮短本科、規培階段的時間，但能提升他們在臨床環境中的學習速度，縮短成為高資歷醫生所需的時間。
目前市面上已經有大量教培壹體化的AI模型出現，亦有不少學校（如哈佛大學）開始在教學階段引入AI課程。
因此，身處傳統與智能的時代交錯點，醫院、醫生、企業或許需要協同探索壹種新的合作模式來量化價值，化解矛盾，共同迎接AI時代的來臨。
畢竟，時間總會補足AI的能力缺陷，智能化趨勢已不可逆轉。
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