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深夜，北京兒(er) 童醫院急診科的智能終端前，新手媽媽掃描孩子的檢查報告，幾秒鍾後，屏幕上的診療建議與(yu) 半小時前值班醫生的診斷完全吻合……
最近，由DeepSeek引發的AI應用熱潮席卷醫療領域，智慧醫療話題再度引發熱議。日前，北京兒(er) 童醫院的“AI兒(er) 科醫生”正式上崗，更是讓人們(men) 對智慧醫療的認知變得更加具象。
當AI“穿上”白大褂，看病這件事又會(hui) 產(chan) 生怎樣的“化學反應”？
此前，山東(dong) 臨(lin) 沂的徐先生將孩子的血檢報告上傳(chuan) 到DeepSeek，得到的診斷與(yu) 醫生給出的基本吻合。類似的案例，在網絡上已經開始頻繁出現。
“AI之所以能夠精準診斷病症，得益於(yu) 其強大的數據處理和分析能力。”南京航空航天大學人工智能學院副教授李博涵表示，通過對患者的病史、症狀、影像資料等數據進行深度學習(xi) ，AI能夠識別出疾病與(yu) 各種特征之間的複雜模式和關(guan) 聯，從(cong) 而為(wei) 診斷提供依據。
在醫學影像分析方麵，AI的診斷準確率超乎尋常。前不久，浙江大學推出融合視覺與(yu) 語言模型的AI病理助手，能在1至3秒內(nei) 鎖定病理圖中的癌症病灶，並且在多種癌症的診斷上已取得95%以上的準確性。
智慧醫療帶來的不僅(jin) 是精確診斷，它還具備快速完成病史采集、症狀初篩，提升醫生接診效率的能力；能夠輔助疑難病診療，突破醫生記憶局限；可以為(wei) 患者提供個(ge) 性化治療方案，助力醫生製定精準治療計劃等。據統計，僅(jin) AI分診係統每年就能為(wei) 全國三甲醫院節省2600萬(wan) 小時的無效候診時間。
當“AI醫生”開始批量上崗，我們(men) 該信任它們(men) 嗎？
“盡管AI在診斷方麵表現出色，但誤診的風險依然存在。”解放軍(jun) 總醫院第一醫學中心呼吸科副主任韓國敬提醒，AI的運行依賴於(yu) 準確且規範的信息輸入，如果數據存在偏差或者算法存在缺陷，就可能導致誤診。
更關(guan) 鍵的是，AI目前無法替代人類醫生的臨(lin) 床經驗和直覺。對於(yu) 一些複雜病例，醫生的經驗依舊不可或缺。“AI很擅長處理標準化的醫療數據，卻難以捕捉患者一聲遲疑的歎息、額角的冷汗等非結構化信息。”韓國敬強調。
研究數據顯示，目前AI的誤診率約為(wei) 2%-5%，主要集中在精神類疾病和複雜慢性病領域。
AI目前所獲得的“執醫”資格，並不包括獨立坐診能力。“麵對‘AI醫生’的問診，我們(men) 應該給它一個(ge) 機會(hui) 。對於(yu) 診斷結果，我們(men) 不必完全依賴，可以將其跟醫生的診斷結果對比，再結合自身的實際情況進行綜合判斷。”韓國敬說。
“AI醫生”會(hui) 是很好的醫生助手，而非替代者。“AI可以是裝在聽診器裏的百科全書(shu) ，但握住聽診器的手，必須帶著人類的溫度。”李博涵說。
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