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【央视新闻客户端】;

封面新闻记者?易弋力

近期，人工智能大模型在医疗领域的应用引发广泛关注 。首先是全国首个罕见病领域人工智能大模型“协和·太初 ”面向患者开放测试初诊咨询和预约功能
。与此同时 ，我国首个“AI儿科医生
”也于日前在北京儿童医院正式上岗。

此外
，随着国产大模型DeepSeek的应用不断扩展，多地三甲医院都做了相关的部署 ，探索大模型在临床决策支持 、病历质控
、影像分析、科研辅助 、医院管理等多个医疗场景中的应用
，以提升医疗服务质量和效率 。

在“AI全面接入千行百业
、人机共舞时代到来”的背景下，AI将给医疗行业带来哪些变革？3月6日 ，记者专访了知名经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林
。

近年来
，人工智能大模型在医疗行业的应用已经在陆续开展，但是今年以来 ，应用的速度不断加快，应用场景也不断拓展。如何看待这样的趋势？

盘和林表示
，AI大模型在医疗领域是最适合落地的，医疗分为诊断和治疗 ，诊断是治疗的前提
，而诊断过程其实就是一个基于已知数据信息，给出判断的过程 ，事实上
，由于AI大模型是由数据训练出来的，通过海量医疗数据的训练 ，AI大模型必然能够在信息分析能力上超越人类医生 。简单说
，人类医生的诊疗其实是存在缺陷的，比如一张CT影像 ，人类医生肉眼能够看到的
，和AI通过像素点看到的，一定是不同的 ，AI能够看到更细节的东西，同样的
，医生三五句询问病人获得的信息，和AI从病人电子病历中记载的信息 ，那也不是一个信息量
，AI相比于人类医生，信息更充分 、逻辑推理能力更强 ，所以得出的诊疗结论往往也更准确
，所以，AI在医疗行业大有可为
。其实 ，前几年就有很多医院开始用AI替代人类去看CT片
，AI给出结论，人类再跟进验证 ，一些很小的结节
，这几年发现的频率也越来越高了，过去是做不到的。而未来 ，AI大模型将代替医院的病理科，那些疑难杂症的确定
，可能AI会比人类医生更有优势 。所以，大模型在医疗行业全面展开是大势所趋。

那么 ，是哪些因素推动了AI大模型在医疗领域的加速落地？盘和林认为
，首先，是AI大模型适合AI医疗 ，具体说就是诊断的场景
。其次
，是国家对医疗领域数据要素的激活。过去，大量医疗数据存在于各个孤岛 ，医院不愿意将患者的数据分享出来
，而如今，国家打破了数据孤岛 ，有了数据
，AI大模型就有了训练的素材 。再者，是产学研用和数实融合的结果
。AI大模型的开发者不熟悉医疗 ，医疗工作者不熟悉AI大模型，事实上
，我国AI大模型产业的发展，以及AI和医疗产业的融合是近些年的事 ，也正是因为AI大模型产业的发展
，让AI医疗成为可能。

除了目前出现的领域，未来AI应用的场景还会向哪些方面拓展？在盘和林看来 ，AI的应用场景还是很多的
，举几个例子，AI做手术 ，如今
，以达芬奇医疗机器人为代表的医疗机器人已经开始普及，相比于其他手术方式 ，医疗机器人手术创口更小
，恢复更快，而未来 ，通过AI大模型等的训练，医疗手术机器人也有可能从人类操控模式
，转变为自动识别，自动手术工具 ，当然
，这需要漫长的过程，但随着人形机器人的发展 ，其实AI主导下的医疗手术机器人成长很快 。AI还可以帮助构建家庭医疗体系
。家里面配备一些诊疗设备
，将健康数据输入AI，然后由AI构建患者的健康档案 ，并预测患者的疾病概率
，让患者提前治疗，提前准备 ，我们知道
，对于健康，防病比治病更重要。AI还可以向患者普及医疗知识 。

另一方面 ，目前对于AI大模型在医疗领域的应用也存在一些担忧
。比如大模型诊断的准确率如何保障？医生是否会被AI取代等等？

盘和林称，大模型诊断准确不准确
，在于AI大模型的训练能力，逻辑推理能力是否完善 ，也就是说
，是骡子是马，拉出来溜溜才知道 ，我们知道
，很多AI大模型的训练数据存在质量高低，有些诊疗数据甚至存在错误 ，这些错误会影响AI大模型的效果能力
，同时，AI大模型的推理能力也很重要 ，如deepseek就是一个推理模型
，但deepseek的推理是否适合医疗？这还有待验证，或者说 ，医疗AI大模型需要医疗领域的逻辑推理算法。

“医生会否被AI取代呢？不但不会，反而有利于医生 。
”盘和林表示
，因为很多人没见过如今很多医生的生存状态，大医院里面人满为患 ，几乎每个医生都要加班
，每个病人看病的时间不会超过五分钟，请问 ，五分钟如何作出准确判断
，解决方案就是用AI去提高效率，让医生能够快速的做出诊断
。再者说了 ，AI主要是诊断上的能力
，情感沟通
、药物剂量控制、手术，如今还是要依靠医生来完成。

对于AI给出的医疗处方 ，以及诊断结果如何给予更规范的监管？盘和林认为
，AI作为辅助工具，在AI完善之前 ，其诊疗结果的后果，依然应该由医生来承担
，也就是说，AI是工具 ，你不能让工具去坐牢
，诊疗结果错误还是正确，都是工具的判断 ，而用不用
，是医生的问题 。所以，我认为在应用端 ，我们大可不必去管AI
，当然，我认为需要管的还是数据端 ，这里涉及的是AI数据安全问题
，那么这个时候，就要建立一套数据安全体系 ，医院的医疗数据管理，要定期进行风险评估。