近期，包括四川省人民醫院在內的多個三甲醫院宣布接入deepseek，表示希望將AI技術用在看病全流程中，用于改善患者的醫療服務體驗！

但是，目前AI還存在許多問題和短板。一開始，患者們感受到的是科技進步帶來的便利，可時間久了，卻對這位“不存在的醫生”產生了擔憂。

那么，AI是如何在醫療領域發光發熱的？患者又在擔心什么？

AI在醫療場景中的"神通廣大"

近期，看到越來越多的醫院開始接入AI模型，這可不是簡單的"醫院有了個聊天機器人"那么簡單，而是AI全方位滲透到了醫療服務的方方面面。

對醫生而言，AI簡直是"神助攻"。以前寫病歷要絞盡腦汁，現在AI能自動識別病歷中的錯誤和漏洞，幫助醫生完成高質量的病歷書寫；對于罕見病的篩查，AI融合大模型與醫院自研的輔助決策平臺，準確率和召回率已經達到了90%以上。這意味著，那些容易被忽視的罕見疾病，現在有了更大機率被及時發現。

而對醫院管理者來說，AI就像是裝了個"透視眼"。通過智能問數功能"，管理者只需用自然語言提問，就能快速獲取醫院運營數據的深度分析結果，比如"上個季度哪個科室的門診量增長最快"之類的問題，AI一秒鐘就能給出答案。

AI的神通廣大還體現在慢病管理上。現在很多人都有高血壓、糖尿病等慢性病，需要長期監測和管理。傳統方式下，患者需要定期去醫院復查，醫生根據檢查結果調整治療方案。

而有了AI，患者可以在家通過智能設備監測自己的健康狀況，數據實時傳輸到云端，AI系統會分析這些數據，當發現異常時及時提醒患者和醫生。這就像是給每個患者配了一個"私人醫生"，隨時隨地關注你的健康。

在藥物研發領域，AI也發揮著越來越重要的作用。傳統的藥物研發周期長、成本高、風險大。而AI可以通過分析海量的分子結構和生物數據，快速篩選出潛在的藥物候選物，大大加速藥物研發進程。這就像是給科學家們提供了一個"超級計算機"。

目前，全國醫療機構正積極擁抱人工智能技術革新。例如，瑞金醫院在上海推出瑞智病理智能系統，能在幾秒內準確定位切片病灶；上海肺科醫院協助開發的智能手術規劃工具將原本需要數天的過程縮減至幾分鐘；北京兒童醫院則率先采用"AI兒科醫生"系統。

此外，AI還可作為"虛擬陪診"減少患者往返醫院次數；作為"智能問診員"輔助醫生收集病史信息；甚至擔任"數字健康顧問"進行后續隨訪和健康監測。從提升診斷效率、預測疾病風險，到優化醫院運營、促進臨床研究，人工智能正在醫療各個環節展現其廣闊潛力。

AI如何改變醫院日常？

那么，AI是如何融入到醫院的日常運轉中呢？

先說掛號吧。記得以前去醫院掛號，要么提前幾天電話預約，要么一大早去排隊。現在呢？打開手機App，智能系統會根據你的癥狀和歷史就診記錄，推薦最適合的科室和醫生。

到了醫院，傳統的分診臺可能已經被智能分診機器人取代。你只需要告訴它你的癥狀，它就能引導你到正確的科室。

進入診室，醫生面前的電腦屏幕上可能已經顯示了你的全部病史和檢查結果。這是因為AI系統已經從醫院的數據庫中提取了你的相關信息，并進行了初步分析，幫助醫生快速了解你的情況。

提到檢查，不得不提一下北京市海淀醫院的例子。2019年，該院與推想醫療合作，引入了"影像人工智能肺炎輔診系統"，大幅縮短了胸部CT閱片時間，從每張片子需要十幾分鐘，縮短到300幅胸片僅需10秒即可處理完成。這種效率提升簡直是質的飛躍！以前可能要等好幾天才能拿到檢查報告，現在可能當天就能知道結果，大大減少了患者的等待焦慮。

在藥房，AI也發揮著重要作用。智能配藥系統可以根據醫囑自動配藥，大大減少了人為錯誤。系統會檢查藥物之間的相互作用，如果發現可能的藥物沖突，會及時提醒藥劑師。這就像是給藥房配了一個"藥物專家"，確保每一位患者都能拿到安全、有效的藥物。

更令人驚嘆的是，AI甚至能預測醫院的就診高峰。通過分析歷史就診數據、天氣情況、節假日安排等因素，AI可以預測未來幾天甚至幾周內各科室的就診人數，幫助醫院合理調配醫療資源。

比如，如果系統預測到下周兒科可能會迎來就診高峰，醫院就可以提前增派醫護人員，確保服務質量。這就像是給醫院管理者提供了一個"水晶球"，讓他們能夠未雨綢繆，提前做好準備。

AI的一些短板和法律空白

雖然AI在醫療領域展現出了驚人的潛力，但我們也不能忽視它目前存在的一些短板和法律挑戰。畢竟，醫療關乎生命，任何技術的應用都需要慎之又慎。

首先，AI醫療產品有準入門檻。在我國，醫療器械按風險程度分為一類、二類、三類，其中三類為最高級別，必須通過國家藥監局的審批。對于AI醫療產品來說，獲得"三類證"意味著可以正式進入市場，具備臨床應用的資格。

不過，即使獲得了"三類證"，AI醫療產品在實際應用中仍面臨著一些挑戰。比如，AI在預問診環節的表現就不盡如人意。在處理復雜、多變的醫療情境時，AI還缺乏人類醫生那種基于經驗的直覺判斷能力。

在基層醫院的應用方面，AI醫療也面臨著不小的挑戰。據調研，73.9%的三級醫院配備了影像的AI輔診軟件，而在基層醫療機構，這一比例僅有10.1%。這種差距背后，既有成本因素的考量，也有實用性的顧慮。

從法律層面看，AI醫療也面臨著一些尚未解決的問題。比如，如果AI輔助診斷系統給出了錯誤的診斷建議，導致患者受到傷害，責任應該由誰來承擔？是開發AI系統的企業，還是使用系統的醫院，還是做出最終決策的醫生？這些問題在現有法律框架下尚無明確答案。

此外，醫療數據的隱私保護也是一個棘手的問題。AI系統的訓練需要大量的醫療數據，這些數據中包含了患者的敏感信息。如何在保證數據安全的前提下，充分利用這些數據來訓練AI系統，這是一個需要技術和法律共同解決的難題。

還有一個不容忽視的問題是AI系統的可解釋性。許多AI系統特別是深度學習模型，往往是"黑盒"操作，很難解釋其決策過程。但在醫療領域，醫生和患者都有權知道為什么會得出某個診斷或治療建議。如何提高AI系統的透明度和可解釋性，是未來研究的重要方向。

盡管存在這些挑戰，我們仍然有理由對AI醫療的未來持樂觀態度。正如推想醫療創始人陳寬所說："相比于龐大的市場潛力，目前市面上已有的AI醫療產品大概只開發了不到5%，未來的路還很長。"隨著技術的不斷進步和法規的逐步完善，AI醫療必將迎來更加廣闊的發展空間。