開篇語：AI已大規模應用于醫學健康領域，并形成了快速成長的醫療產業新賽道。但AI走進醫療界，不等同于“讓AI幫你看病”。
AI的加入，對于患者、醫生、醫院、企業意味著什么？南都健聞帶來醫療界的一線走訪。

在金域醫學的實驗室里，一套全自動化設備正無聲運轉：機械臂將宮頸癌篩查樣本進行制片、染片、封片，數字掃描儀將圖像上傳至云端，AI輔助篩查在30秒內完成初篩，最后交由病理醫生復核。這套系統使得宮頸癌篩查的單日檢測量躍升至3000份，檢測效率提升至原來的4倍，排陰率>70%，陰性準確率>99%。

“未來檢驗科將逐步無人化?！苯鹩蜥t學副總裁兼人工智能與數據科學中心總經理李映華透露，去年4月開始，這套設備已應用于宮頸癌篩查的宮頸細胞學和HPV核酸檢測HPV檢測、宮頸細胞學質譜分析等領域。

作為第三方醫學檢驗行業的龍頭企業之一，金域醫學正在利用人工智能的力量提升服務臨床能力以及企業運營效率，同時也在盤活自有大數據資源，開發出AI智能體“小域醫”，拓展出了檢驗業務之外的數字醫療診斷輔助解決方案，與主營業務形成雙向的“反哺”與助力。

金域醫學正在使用的全自動宮頸癌篩查系統。

從“報告解讀”到“診療助手”

AI全方位賦能基層臨床醫生

在廣州一家大三甲醫院的診室里，兒科的李醫生對在醫院完成本地化部署的“小域醫”下指令：請幫我快速分析一下這個患兒的基因檢測報告。不到一分鐘，原本長達二三十頁的基因報告，經AI分析，濃縮為不到四頁的內容，并附上參考文獻和臨床建議。

在云南省一家縣級中醫院的ICU，劉醫生看著出現肺部感染的患者，遲遲無法揪出致病菌，他向“小域醫”提問：“我是一名ICU醫生，患者肺炎感染，可以選擇哪種檢查？”

在小域醫的建議下，他根據臨床表現和前期用藥情況，開具了檢測項目，順利找到致病菌。針對性治療后，患者病情好轉，轉入了普通病房。

這是金域醫學開發的“小域醫”智能體的日常應用場景。

據介紹，該應用模型前期已接入4200項檢驗項目知識庫、130萬條醫學知識和1.2萬篇專業文獻，并能整合患者跨平臺的多份報告。例如，當基層醫生輸入血常規異常、用藥史和影像學結果時，系統會通過邏輯推理生成“循證醫學優先級排序”，甚至提示“需排除嗜酸性肉芽腫性血管炎”等罕見病可能。

隨著緊密型縣域醫共體建設逐步深入，依托“小域醫”，金域醫學積極探索通過人工智能從底層技術突破催生新應用場景，剛剛過去的5月，還推出發布“縣域醫共體一體化解決新方案”，深度融合“軟件+智能體”，搭建起“更懂醫生”的數智化平臺，進一步幫助提升基層醫療服務能力，優化資源配置，推動分級診療。

“AI的核心價值在于彌補資源鴻溝”，李映華坦言，尤其對于基層醫療機構，它可以快速緩解基層醫療資源不足的困境。后臺數據顯示，“小域醫”已服務超1.3萬家基層醫療機構，實現大病不出縣，讓患者在家門口即可享受優質醫療服務。其中，神經內科、兒科等?？漆t生使用頻率最高。

從“淺度醫療”到“深度共情”

AI或釋放醫生的“共情時間”

8年前，在華為工作了近20年的李映華加入金域醫學，進入父親奉獻一生的醫療領域，開始整合運用新一代人工智能技術來推進醫學檢驗創新。

在《深度醫療》一書的啟發下，他認為，醫療AI的終極目標是解放醫生的時間?！爱敳v書寫、報告解讀等‘體力活’交給AI，醫生才能回歸醫療的本質，為患者提供更多溫暖的人文關懷?！?/p>

今年春節DeepSeek橫空出世后，醫療界迅速擁抱這個新一代大語言模型。然而，如果直接使用DeepSeek通用數據庫來咨詢醫療問題，李映華發現，基本上，每回答7個醫療類問題里，它就有1個問題的回答不準確——出現“AI幻覺”問題，強行編造答案。

怎樣在醫療大模型中避免“AI幻覺”？李映華帶領團隊，用上了金域醫學數據中臺基礎上建起的東方人種醫檢大樣本和大數據庫（總量達23.6PB以上，年增量1PB約為1000家大型三甲醫院年檢測數據增量），通過“知識圖譜+權威專家診斷思維鏈數據校準”雙保險機制，讓大模型做到“見多識廣”的同時，對推理路徑進行評價和校準，從而減少AI在醫學領域出現的“幻覺”，不斷提升“小域醫”的準確性。

創新與監管的拉鋸戰

誰為AI的價值買單？

當AI技術展現出重塑醫療未來的巨大潛能時，行業也面臨著創新與規范協同發展的新課題。醫療AI的監管體系構建是第一重挑戰。

基于我國當前科學審慎的醫療器械管理審批制度，AI輔助診斷產品需通過三類醫療器械審批（最高安全等級認證級別審批），這通常需要3-5年的系統性驗證周期。

企業投入大量時間和資源開展研發，通過完成三類證申報后臨床驗證拿下三類證，誰為AI的價值買單也是個問題，“AI是越用越聰明的，但現行法規要求定型后不得修改，這與AI持續進化的特性相矛盾，也與行業發展的速度不匹配。”李映華說。

另外，盡管國家醫保局在放射檢查類醫療服務中設立“人工智能輔助”擴展項，但現階段還無法完全“平替”，醫院因此也會缺乏投入動力。李映華算了一筆賬：“開發一個?？艫I模型成本超千萬，但醫院只能按普通檢驗項目收費。”

李映華表示，國家藥監局等部門也正在積極探索創新審批路徑，作為從業者，我們也期待通過政產政研協同，共同構建既能保障患者權益、又能釋放AI潛能的審批體系，加速AI醫療產品轉化。

據悉，在支付模式層面，目前國家醫保不允許醫院向患者收取因使用人工智能輔助技術而產生的額外費用。2024年11月《放射檢查類醫療服務價格項目立項指南（試行）》發布時，國家醫保局對其中涉及AI的內容解釋稱，目前AI技術在一定程度上能夠幫助醫生提高診斷效率，但還無法替代醫師，在已經收取相關診療費用后，不宜單就AI輔助診斷再向患者額外收費。

此外，人才培養方面，目前具備醫學背景又精通AI的復合型人才少之又少。

“AI醫療是一個跨學科的領域，無論是醫生、企業還是監管，除了要懂醫療，也要懂AI，這也對人才培養提出了新的要求?！蹦壳霸诶钣橙A帶領的“小域醫”研發團隊中，上百人團隊里，IT人員、實驗室檢測人員、臨床醫生各占三分之一，還有一部分是外聘醫療專家，“打造一個醫療大模型，需要動用大量跨領域的人才、各方打通專業壁壘才能實現”。

金域醫學副總裁兼人工智能與數據科學中心總經理李映華。

對話：

AI是提效助手，讓醫生聚焦復雜病例和人文關懷

問：當前醫學大模型的類型有哪些？

李映華：DeepSeek的出現，把人工智能的整體能力往上拔高了一層，各種醫學大模型也如雨后春筍涌現出來，主要分為三類：

1.面向患者的分診導診類。如分診、健康咨詢等，更偏指引性質，嚴格來講不算涉及醫療核心環節。

2.面向醫生的通用輔助類，如全科或家庭醫生使用的工具，能覆蓋多?？频簧钊?，以及?？茖Ｓ妙?，如感染性疾病、神經內科、血液病等垂直領域模型。

3.底層技術類：具備病理分析、影像識別等專項能力。

“小域醫”的研發路徑是從檢驗科切入，再延伸到臨床，最后做?？粕罨?。不同于DeepSeek等通用模型，我們依賴30年的醫檢數據和專業醫學知識庫。

問：AI會取代醫生嗎？

李映華：我特別贊同一位專家的觀點：AI不會取代醫生，但不懂AI的醫生會被懂AI的醫生取代，懂AI的醫生可以成為更高水平、更能提供人文關懷的醫生。

從現實的趨勢看，AI確實可以替代醫生的部分工作，提高工作效率，但醫生的核心價值在于復雜決策、人文關懷和臨床經驗，這些是AI難以替代的，例如，外科醫生和護士因為需要體力操作和情緒價值，不可替代性較強。

盡管有數據顯示，近兩年美國梅奧診所影像科醫生的收入已因AI普及而下降30%，但不管怎樣，在診療環節，AI仍是“助手”，而非“替代者”，能讓醫生聚焦復雜病例和人文關懷。

問：按照AI發展趨勢，未來三年大模型會在醫療領域引發哪些變革?

李映華：變革主要體現在基層醫療補短板、多模態診斷、檢驗流程自動化等幾方面。

目前來看，縣域醫生最需要AI，比如解讀復雜報告、推薦檢測項目。未來我們要融合檢驗、影像、基因數據，探索不同檢測指標之間的關聯性，力求預測患者潛在疾病實現治未病，比如病理AI已能通過細胞形態預測基因突變，這遠超人工經驗。

此外，流程自動化如黑燈實驗室（無人檢驗）是改革的明確方向，更多體型小、檢測效率高的輕量設備將出現，不論第三方檢測機構還是醫院檢驗科，效率提升與成本優化成為必然。

而實驗室檢測人員的職業價值也會從重復性操作向復合型技能的方向去進一步拓寬。

問：有人擔心AI會不會讓醫療去人性化，您怎么看待技術與人文的平衡？

李映華：AI聽起來像冷冰冰的機器，毫無人性，但其實，AI不會讓醫療失去溫度，反而讓人文關懷成為可能。

現實的醫療場景中，醫生往往忙于完成各種診療文書的案頭工作，患者往往“排隊兩小時、看病5分鐘”，護士群體也有三分之一的時間被護理文書占據，即便他們希望抽出時間和精力關懷患者，也是心有余而力不足。

從這個層面講，AI可以讓醫生回歸“看病”的本質。如果醫生在AI的幫助下寫病歷、分析初篩報告，就可以把節省出的時間真正還給病人，從“淺度醫療”走向“深度共情”，正如那位兒科李醫生所說，“現在我能看著患者的眼睛問診，而不是盯著電腦屏幕敲鍵盤了”。

策劃：王衛國 李陽

統籌：尹來 游曼妮 王道斌

執行統籌：李文

采寫：南都記者 楊麗云 李文

設計：葉可可 劉妍妍