人类大夫的饭碗保不住了？

2月13日下战书，医院会诊室内，13位北京儿童医院着名专家围坐在聚会会议桌一侧，模样形状专注。与这些顶级专家一同会诊的，尚有国内首位AI儿科大夫。

一块屏幕上及时展示着一名疑难病例患儿脑部的磁共振成像影像，随着工作职员将患儿病历及相干影像资料等输入电脑，另一块屏幕上同步呈现着AI儿科大夫对患儿诊疗的深度思索，最终，AI给出的发起与现场专家们的会诊结果高度符合。

这次会诊由北京儿童医院院长、耳鼻咽喉头颈外科专家倪鑫主持，倪鑫告诉《中国消息周刊》，“大产业时看到结果都很惊讶”。现在，每周四，倪鑫都会主持有AI儿科大夫参与的专家会诊，对5—10名患儿的病情全方位讨论。

AI正加速迈向临床应用。在DeepSeek等AI大模子的推动下，医疗行业的智能化进程在加速。据不完全统计，天下已有凌驾100家医院完成DeepSeek的当地摆设。

AI大夫真的靠谱吗？它能否代替人类大夫？这场医疗革命的浪潮中，技能创新、伦理寻衅与羁系体系的博弈，才刚刚开始。

AI加速涌入医院

DeepSeek的影响力，已伸张到了门诊患者中。

2月27日，倪鑫主持了第三次AI儿科大夫参与的专家会诊。一名来自重庆的5岁女孩因不测跌倒，鼻子出现严重红肿并频仍出血，在多家医院就诊未果。由于病情复杂，倪鑫就地未能做出最终诊断，但发起孩子服用一款免疫治疗药物。让他印象深刻的是，会诊结束时，患儿母亲拿出了一张A4纸给他看，上面是她向DeepSeek咨询的问诊记录。“过去，患者看病时，通常会带着不同医院的诊断和病历资料。”

复旦大学附属西岳医院（以下简称“西岳医院”）神经内科主任医师郁金泰对《中国消息周刊》表示，DeepSeek可看作是患者自查工具的“升级版”。过去，人们看病前大概会用百度搜刮相干信息，而现在DeepSeek等提供了更体系化的发起。

现在，医疗AI大模子正如雨后春笋般涌现。

险些天天都有医院公布在DeepSeek根本上摆设AI大模子，或公布与企业相助研发的垂直AI大模子。北京儿童医院的AI儿科大夫便是后者，该大模子由北京儿童医院团结北京百川智能科技有限公司（以下简称“百川智能”）等共同研发。

去年8月，北京儿童医院和百川智能正式官宣相助，筹划推出五款AI医疗产品。此中，参与疑难杂症会诊的AI儿科大夫属于“儿童医学专家临床科研助理”。

百川智能首创人王小川第一天建立百川时，就想“造大夫”，即打造具备专业诊疗本事的AI大夫。在国内的儿科医疗领域，大夫数量严重缺乏。据国家卫生康健委2024年6月份发布的数据，现在天下儿科医师数量仅为20.58万人。去年2月，一次长达两小时的深入交流中，就AI儿科大夫的项目，北京儿童医院和百川智能一拍即合。

“AI大模子就像在‘造人’，它可以或许模仿人类的头脑方式。”百川智能医疗副总裁李施政对《中国消息周刊》表示，最开始百川智能提及的是要“造大夫助手”。结果，倪鑫主动提出“要造100万个儿科大夫”。“第一次AI儿科大夫会诊结束后，当时北京至少有五六家医院主动接洽，思量在将来引入类似技能。”倪鑫表示。

春节前后，DeepSeek的爆火推动了AI大模子的迅猛发展。西岳医院大数据中央主任黄虹告诉《中国消息周刊》，实际上，DeepSeek问世前，医院已在实行摆设其他AI大模子。为了低沉成本，西岳医院并未自行采购算力服务器，而是选择租用其他平台的算力资源，接入医院内网举行测试。

西岳医院大数据中央副主任程思杰告诉《中国消息周刊》，医院完成DeepSeek的接入与硬件摆设，仅用了几天。选择AI大模子时，除了性能，性价比同样是关键考量因素。成本方面，DeepSeek70B版本的硬件成本约为130万元，满血版大模子则必要260万—560万元，硬件成本主要是指算力服务器的费用。“接入DeepSeek只是第一步，真正的寻衅是怎样让它满足医疗级应用标准。”

现在，除了北京儿童医院、西岳医院，天下多家着名三甲医院都在积极摆设AI大模子。西部某省会都会，一家三甲医院外科主任医师赵霖正牵头推进医院的DeepSeek当地大模子摆设。赵霖表示，由于DeepSeek是开源免费的，便于医院根据自身需求当地化调解。现在，团队正在验证AI的学习本事，通过输入权势巨子指南、临床共识以及患者病历，训练AI分析和判断病情的本事。只管AI体系的框架已开端搭建完成，但仍在一连优化。

AI幻觉无法制止

在西岳医院，AI大模子的内部测试已覆盖科研、临床等多个应用场景。

“过去，建立一个包罗1000个不同数据项的临床研究电子数据库，必要研究者和数据库计划师反复沟通，才能天生一个可以在线运行的数据库。现在在AI的辅助下，利用大模子的明白本事，这项工作仅需一两天就能完成。”西岳医院大数据中央副主任刘从进告诉《中国消息周刊》。

除了辅助大夫提供诊疗发起，AI的一个主要应用场景是，在大夫接诊前主动网络和整理患者病历。西岳医院大数据中央一位相干负责人告诉《中国消息周刊》，现在医院内部运行着多个AI大模子版本：7B模子相当于小弟子，32B模子相当于中弟子，满血版则到达了研究生水平。然而，测试发现，在天抱病历等复杂临床使命中，虽然满血版模子参数量更大，但由于无法举行特定微调，实际表现反而不如小模子。

“病历撰写是一项要求较高的使命，尤其是电子病历的天生，必须确保精确性。因此，AI大模子必须颠末严酷测试后，才能在医院投入利用。”程思杰表示，现在医院正在试点融合DeepSeek大模子的不同版本，测试其天生电子病历的本事。不外，AI天生的电子病历仍需大夫考核校验，确保其最终质量和安全性。

AI的输出结果主要基于统计数据。更关键的一个标题是：AI幻觉似乎是难以制止的。所谓幻觉，是指大模子在答复标题时编造信息。

华中科技大学同济医学院附属同济医院感染科副主任医师郭威告诉《中国消息周刊》，现在AI大模子在临床上的辅助应用尚未广泛推广。临床利用中，AI偶然会出现一些令人啼笑皆非的错误。他举例说，影像学的变革非常复杂，偶然所看到的大概是无诊断代价的“干扰信号”，而AI偶然会将其判断为病变。“这也是AI技能训练中一个值得器重的标题。”

赵霖也履历了DeepSeek的AI幻觉。前段时间，由于本科课本更新，他在为弟子准备外科课程时，让DeepSeek帮助制作PPT，结果发现它开始编造内容，包罗杜撰医学名词出处、假造参考文献等。他由此产生了疑问：假如AI用于医学辅助决议，怎样确保它保举的方案是基于真实指南，而不是凭空捏造的？这背后大概会存在严重的医疗风险。

南非顶尖公立研究型大学斯泰伦博斯大学精神病学荣休传授罗宾·埃姆斯利利用ChatGPT时，曾多次遇到过AI幻觉。他在继承《中国消息周刊》采访时谈道，AI幻觉是他现在最为担心的标题。“AI大模子在临床实践中面对的最大标题，是其天生精确可靠信息的本事存在缺陷。”

幻觉通常会被AI自大地呈现，使得它们偶然难以被察觉。医疗领域，任何错误都不可容忍，哪怕是一个微小的失误，也大概危及患者的生命安全。

幻觉的产生，与模子的训练内容密切相干。郁金泰对《中国消息周刊》表示，AI的可靠性取决于输入数据的精确性和专业性。假如输入的信息有误，输出的结果同样会存在毛病。

李施政指出，虽然AI模子堕落较为常见，但在医疗领域，错误必须严酷控制，尤其在用药发起环节。为确保错误率远低于人类大夫，AI大夫的工作必须严酷遵照循证医学原则，即全部决议都必须基于科学证据，包罗权势巨子指南、顶级专家履历和最新研究成果。

“镌汰幻觉出现的关键在于，大模子研发初期，必须严酷把控数据的唯一性和精确性。”倪鑫认为，并非全部医院提供的病历信息等数据，都适当直接用于研究。AI儿科大夫模子训练时，利用的数据是整合医院300多位着名儿科专家的临床履历和专家数十年的高质量病历数据。辅助临床诊断前，AI儿科大夫曾参与四次测试，既包罗专业本事测试，也包罗对幻觉的测试。幻觉测试方面，与DeepSeek做了对比，结果发现AI儿科大夫模子的幻觉率更低。“DeepSeek是一个通用模子，虽然它非常强盛，但并不专注于医疗康健领域。而AI大夫是专门为医疗计划的专业模子，因此，它的表现更为精准。”

临床上，假如大夫依据AI发起而最终发生医疗事故，此中的责任该由谁来负担？北京中医药大学医药卫生法学传授邓勇向《中国消息周刊》分析，责任应根据大夫、医院和AI体系开辟者的不同使命来判断：假如大夫在采纳AI发起时未举行须要的核实，或未对显着不合理的发起提出质疑，则应负担相应责任；医院在引入AI体系时，若未充实评估和验证体系的可靠性，或未对医务职员举行有用的培训和监视，同样必要负担责任；假如因AI体系存在计划缺陷或算法错误而导致错误发起，进而引发事故，开辟者则应负担责任；假如开辟者未能充实分析体系的范围性和潜伏风险，也应负担一定责任。

大夫会被更换吗？

郭威留意到，只管身边大多数大夫对AI大模子等新技能持积极态度，但大夫们也会讨论哪些科室的大夫大概最先会被AI代替。他分析，涉及诊断影像的大夫大概面对更大的被更换风险。比方，AI辅助的X光片和胸部CT阅片，可以或许发现许多肉眼难以察觉的小结节。随着AI技能的不停进步，影像科大夫的工作将更多转向辅助和检察，而不再必要处置惩罚大量的通例影像。

“有些人担心AI大夫的出现，会导致一些大夫赋闲，这不会发生在儿科大夫中。”倪鑫表示，儿科大夫不停处于紧缺状态，AI大夫与人类大夫是相互支持的关系，AI更多是辅助大夫，而非代替他们。

不少一线临床大夫拥抱AI的同时，也保持着冷静。来自感染科、神经内科、外科等科室的多名临床大夫向《中国消息周刊》表示，现在AI在临床中的作用主要是辅助，无法更换大夫的决议。北京大学第一医院神经内科主任医师孙永安对《中国消息周刊》表示，只管AI在分析和整合现有数据方面表现精彩，但它缺乏真正的创新本事，无法独立探索未知领域。而医学的进步每每泉源于突破性的创新。

“无论技能多先进，AI始终难以更换大夫的深度思索和即时应变。”武汉一家摆设DeepSeek的三甲医院急诊科大夫魏明告诉《中国消息周刊》，急诊科偶然也必要对患者举行淋巴结活检。比方，在颈部举行淋巴结活检时，影像上表现的病变大概靠近血管，手术过程中，大夫必须亲身观察并判断，风雅分离淋巴结，同时防止出血。纵然AI能标出大致病灶位置，怎样避开关键布局、确保安全切除，仍需大夫根据病人具体情况作出判断。大夫仍旧是最终的决议者。

郁金泰表示，大夫不但具备专业配景，还能基于临床履历综合判断病情，这正是AI无法完全代替大夫的焦点所在。

此前的疑难杂症会诊中，曾有一个让倪鑫印象深刻的患儿病例。当时AI儿科大夫给出的发起是，要给病人做病理穿刺，但倪鑫最终决定不做。“从影像学的角度来看，我和AI的判断根本同等，都认为该患儿患的是皮样囊肿。这种病是上皮组织不停脱落、堆积后形成的囊肿，算一种天赋性病变，但非恶性。这种情况下，我认为没有须要做有风险的穿刺，而且穿刺并不会带来更多有代价的信息。”倪鑫认为，AI的分析是基于大数据的，逻辑非常缜密，认为穿刺病理能提供更确切的答案，这个发起并不算错。

制止盲目跟风

AI在医疗领域的发展，不会停下脚步。“100万个儿科大夫，这个目的听起来弘大，但现在已经根本实现了。我们的大模子理论上可以诞天生千上万的AI儿科大夫。”倪鑫谈道，河北当地有150多家下层医院，盼望能成为AI儿科大夫的首批试点。北京儿童医院和百川智能筹划先在京津冀地区的医院举行试点，再将AI儿科大夫推广到天下各地。

黄虹表示，DeepSeek只是众多大模子中的一种，而大模子自己并非固定稳定。从医院角度看，将来不但关注单一模子的应用，而且要思索怎样整合多种大模子，以便为不同领域提供精准支持。“将来的AI医疗大概是‘千模融合’。”

除了医院自身搭建的AI大模子，捏造的AI医院正实行走向临床。清华智能研究院实行院长刘洋向导了一项有关智能体医院（Agent Hospital）的研究，这项研究现在只在预印版网站上发布。刘洋是该研究的通讯作者之一。智能体医院的焦点理念，是通过建立一个“闭环式”的医疗捏造天下，实现AI大夫的加速进化。所谓闭环式，是指涵盖从发病、分诊、问诊到全愈的一系列医疗环节，AI大夫可以根据这些反馈不停总结并优化自身的本事。

去年11月，智能体医院的首批42位AI大夫在21个科室上线举行内测，支持凌驾300种疾病的诊疗。“智能体是在大模子根本上的进一步发展，由于它可以或许让AI像人类一样，在复杂情况中举行交互、利用工具并与他人协作。”刘洋表示，将来的目的是构建一个能与实际天下无缝对接的智能医疗体系，随着VR等技能的进步，将来的医疗交互不但仅范围于2D界面利用，而大概进入更加立体的3D空间。

据赵霖相识，很多医院开展的AI大模子项目，现在还处于验证和测试阶段，现阶段真正落地临床，并发挥作用的比例并不高。在他看来，现在国内不少医院面对着较大的生存压力，不乏有医院为了寻求热门、提升影响力，纷纷接入DeepSeek等AI工具，这乃至推高了设置GPU的服务器的代价。但最终转化为实际应用，还是流于情势，现在还是未知数。将来，大概只有少数高质量的大模子项目能得以存活。

郭威也持审慎态度。他指出，眼下各家医院蜂拥而上，这种“凑热闹”的方式，着实更多是出于一种“怕落伍”的生理，而非真正基于技能和临床需求的深入研究。黄虹认为，医院在接入AI大模子的过程中，要充实思量安全、成本、实用性等多方面因素。对于大多数医院而言，怎样确保资金投入到焦点业务中，是必须思量的标题。

邓勇指出，当下，医疗领域的AI大模子缺乏行业标准，这会导致不同机构的大模子在数据收罗、标注和算法计划等方面存在差异，这不但影响了体系的通用性和利用性，还大概增长羁系难度，进而影响医疗质量和安全。因此，订定同一的标准尤为迫切。

“AI医疗的发展不能一哄而上，只有科学规划、稳步推进，才能真正发挥其代价。”上海市卫生和康健发展研究中央主任金春林继承《中国消息周刊》采访时表示，只管当前AI大模子在医疗行业的热度很高，但应制止盲目跟风。他发起，起首要确保数据安全，强化隐私掩护，进而推动行业的有序发展，同时还应建立真正的多中央大数据体系，由多个医疗机构或研究中央共同参与，按照同一的研究计划和标准，协同网络、整合、存储和分析医疗大数据，制止重复建立。

金属瞳孔

在核磁共振中游弋

算法编织的网

漏过几粒幻影

当人类掌心的温度

与光谱下生长的

答案重叠

指纹悬停在免责声明上方

（此诗由DeepSeek联合本文内容创作)

（文中赵霖、魏明均为化名）

发于2025.3.17总第1179期《中国消息周刊》杂志

杂志标题：AI大夫来了，靠谱吗？

记者：牛荷

编辑：杜玮