摘要
最近，“AI看病”火了。一个关注度颇高的例子是，病人使用DeepSeek后，以此为据质疑医生的治疗方案，医生气得自己去查权威指南，才发现指南已经更新，是自己没跟上最新变化。值得注意的是，这个AI“打败”医生的例子，并不是病人分享到网上的，而是医生。
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面对新兴技术，医务工作者的态度往往是包容的，因为医疗是一个务实的行业。人类很难避开对疾病与死亡的恐惧，医疗行业的存在意义，就是缓解这一根源性的恐惧，让更多人能健康地活下去。面对带着病痛来求医的患者，医生的核心目标是给病人看好病。在这个诉求之下，能为我所用的工具，医生都会尝试，当然，需要在保证患者生命安全的前提下。
因此，历史上有很多当时的先进技术优先在医疗领域得到应用。1895年，伦琴发明X射线几周之后，医生便用它观察骨折和体内异物，成为最早的医学成像技术。17世纪，列文虎克改进显微镜后，帮助巴斯德和科赫建立了细菌致病理论。20世纪，青霉素被发现后，也很快应用于治疗士兵的细菌感染，作为首个抗生素彻底改变了感染性疾病的治疗。
回到现在，今年2月13日，国内首个“AI儿科医生”在北京儿童医院上岗。这位“医生”整合了北京儿童医院300多名知名儿科专家的临床经验和数十年积累下来的高质量病例数据。参加中国、美国等国的医师资格证考试后，“AI儿科医生”的得分远超合格分，医学知识掌握能力达到三级医院专家水平，在近期疑难杂症会诊中与专家结论高度一致。2月18日，北京协和医院也发布消息，宣布罕见病AI大模型“协和·太初”正式进入临床应用，帮助医生更加准确快捷地识别诊断罕见病，进一步缩短确诊时间。据不完全统计，该模型覆盖的罕见病至少有7000多种。
儿科和罕见病都是医疗资源紧缺的领域，为了解决这个问题，医生们以AI破局，有着重要的积极意义。北京儿童医院每天的门急诊量常年保持在8000至10000人次，面对如此巨大的就诊量，该医院的医生表示，AI可以提供更加个性化的辅助诊疗工具和知识后盾，保障诊疗方案的精准化和规范化。
不过，也不是所有技术和使用技术的方法，都有助于普通人的健康。对此，我们还需筛选技术和方法，保证其用得科学、准确，这个道理对AI也适用。当我们向AI咨询健康信息时，首先要描述清楚自己的病情。描述病情这件事，在医疗体系中被称为写病历。如何写好一份规范的病历，是每个医生独立行医之前的必修课和基本功。病历的规范与否，也直接涉及到后续的治疗方案是否科学。
医疗行业的“容错率”极低，因为病人的生命只有一次。在这一背景下，医生的培养周期非常长，培养要求也非常高，即便成了一名合格的医生，也要活到老、学到老，不断跟进医学界的最新发展。当一个人选择成为医生，便要开始负重前行，其所负担的这份“重”，正是生命的重量。目前，AI作为技术工具，可以为医务工作者提供大量实用的帮助，但并不具备承担这份责任之重的能力。对此，作为普通人的我们，还需在活用AI解决健康问题的同时，认识到AI在医疗领域的局限性，该就医时果断向专业医生求助，如此才是对自己的生命健康负责。