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【央视新闻客户端】

　　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
。

　　第91届中国国际医疗器械博览会上的AI影像分析 、AI医疗设备

　　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
。