从导诊机器人到手术机器人，从肺结核诊断到癌症早筛，AI技术正在快速进入医疗领域，应用场景日益多元。今年DeepSeek等AI大模型的问世，更是掀起一阵“生病问AI”的热潮。在人工智能快速发展的当下，如何让AI医疗更合规，医患双方又该如何与AI建立起更科学、更有效的良性互动，提升服务质量与效率?
AI问诊，用了没?
51岁的王女士因反复腰背痛，在当地医院查出左肾同时存在动脉瘤和静脉瘤，位置复杂且风险极高，多家医院建议进行肾切除术，但她不愿放弃：“我儿子在AI平台详细描述了我的病情，AI精准推荐了江苏省人民医院泌尿外科的杨杰医生团队。”
接诊后，杨杰团队创新设计治疗方案，在95分钟的精密手术中，通过直径2.8cm的单一孔道，先后完成动脉瘤切除、静脉瘤剥离及动静脉血管重建三大高难度操作，最终完整保留王女士的肾脏功能。
随着人工智能技术的发展，AI给医疗领域带来的改变显而易见。不确定挂什么科、看不懂化验报告……这些困扰民众看病的难点、堵点问题，在“AI陪诊员”“AI智能助手”“AI健康管家”等大模型的帮助下，有了更优解。
江苏省人民医院基于DeepSeek大模型，推出智能报告解读功能，AI助手可以自动识别并标注检查报告的异常指标，用通俗易懂的语言解读其临床意义，并为患者推荐下一步就诊方向。“以往拿到化验单后，我会去网上搜索异常指标，但看多了让人更焦虑。”患者王先生说，“现在医院推出这项新功能，让患者快速了解指标意义，建议也更具针对性。”
此外，AI被视为破解基层医疗资源不均的重要工具。华中科技大学同济医学院附属同济医院党委书记唐洲平认为，对于一些医疗水平不高、基层医生经验不足的地区，AI驱动的远程医疗和健康监测可帮助提高基层诊疗效率，在急重症转诊决策中发挥作用，让患者获得更高质量医疗服务。
AI医疗，可信不?
受访医生表示，AI在数据学习、提取、分析等方面优势显著，在疾病预测、健康管理、影像识别等领域均有出色表现。然而，一些AI误诊事件也引发人们对其可信度的讨论。
“目前人工智能给出的更多是通用治疗方案，且缺乏对输出质量的评估。由于医疗领域专业性强，不同提问方式会导致AI输出内容不同，这不仅容易出现误导、影响判断，还可能引发医患矛盾。”武汉大学中南医院副院长潘振宇说，“建议公众使用时，可将其生成的结果当作参考，切勿过度依赖。”
“模型可以解放手脚，但不能替代大脑。”中南大学湘雅医学院副院长李学军认为，医疗决策依赖复杂的临床判断与丰富经验，尤其是面对不典型病例或多病共存的情况，经验丰富的医生能够捕捉到细微症状和体征，这是人工智能目前难以企及的。
此外，由于患者个体差异大，治疗方案需个性化调整，而人工智能在灵活性上有所欠缺。南京市迈皋桥社区卫生服务中心全科主任医师余晓燕坦言，来基层医疗机构看病的很多是“老熟人”，医生看诊时需要综合病史、症状等多种信息，AI目前在这方面还不够成熟。
AI强大的信息处理能力还引发患者对数据隐私、信息安全等方面的担忧。武汉大学中南医院信息中心主任肖辉说，AI需要大量数据学习，但医疗数据的敏感性和隐私保护需求使得数据共享和使用变得复杂。“为避免数据泄露和跨境传输风险，不少医院会选择大模型私有化部署。”
AI医疗，怎样更合规?
如何让AI医疗更合规，使其更高效、更精准地服务大众?2022年，国家卫健委和国家中医药局联合印发的《互联网诊疗监管细则(试行)》明确规定，处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。去年，国家卫健委等制定的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，发布了人工智能技术的84种具体场景应用。
受访人士建议，通过完善法律法规、强化数据安全、建立权责机制和加强伦理监管等举措，推动AI医疗应用的规范化部署。
首先，完善法律法规，明确责任划分。李学军等认为，充分发挥人工智能优势，要以保障医疗质量和安全为前提，在创新与风险间找到平衡;将AI定位为辅助工具，最终决策权归医生所有，并推动行业自律;完善相关法规，明确AI研发者、使用者和管理者的责任及边界;成立AI医疗监管部门，建立AI医疗技术评估机制。
其次，守护数据安全，明晰伦理底线。唐洲平等认为，应确保AI技术在法律框架下合理应用，严守数据安全与伦理底线，确保技术应用始终服务于医疗本质。同时，不少受访民众提出，AI问诊系统必须提供人工切换功能，患者应有权拒绝完全依赖AI的诊疗方案。
再次，加速医工交叉，推动AI医疗更精准可靠。受访专家认为，可推动医学与工程领域的协作与人才培养，鼓励医学、计算机科学和伦理学专家共同设计满足临床需求的AI工具。
潘振宇表示，要发挥AI医疗的深度价值，必须将其与医疗专业数据库、文献、治疗规范、指南等结合，同时探索将医生多年积累的看诊经验等个人“隐性知识”显性化融入AI大模型，丰富AI医疗方案，提高输出质量。
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