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在近期開展的一項(xiàng)大語言模型應(yīng)用評估的課題研究雙盲評審結(jié)果揭曉后，筆者發(fā)現(xiàn)人工智能與臨床醫(yī)生之間的診療決策差異明顯大于事前預(yù)期。于是，筆者進(jìn)一步與多位臨床醫(yī)生進(jìn)行了深入交流，試圖探究其背后的原因。

開始，筆者理所當(dāng)然的認(rèn)為，基于指南和循證證據(jù)生成AI“最優(yōu)治療方案”應(yīng)該積極為醫(yī)生考慮，而且許多研究表明醫(yī)療AI工具在臨床診療過程特定任務(wù)中，其準(zhǔn)確性已能達(dá)到甚至超越人類醫(yī)生水平。然而，在真實(shí)的臨床實(shí)踐中，醫(yī)生有時并不會、也不可能完全依照人工智能所推薦的所謂“最佳方案”為患者進(jìn)行治療。這種偏離并非源于醫(yī)生對指南或證據(jù)的忽視，而是因?yàn)榕R床決策本身所固有的復(fù)雜性、多維性與現(xiàn)實(shí)約束性。

醫(yī)生表示，臨床治療決策從來不是一個單純的“最優(yōu)解”問題，而是在多種因素考量下的權(quán)衡。患者的治療偏好、對療效與生活質(zhì)量的考量、對不良反應(yīng)的可接受程度、既往治療經(jīng)歷以及心理預(yù)期，都會深刻影響最終的治療選擇。尤其在腫瘤患者治療過程中，在面對毒性較高但潛在獲益更大的方案時，一些患者可能更傾向于保守治療，而另一些患者則愿意承擔(dān)更高風(fēng)險以換取延長生存的可能性。這類高度個體化、價值導(dǎo)向的因素，往往難以被標(biāo)準(zhǔn)化建模，更難以在基于指南的人工智能系統(tǒng)中得到充分體現(xiàn)。

醫(yī)生也明確指出患者的合并癥與整體健康狀況構(gòu)成了臨床決策的重要約束。許多指南中的“推薦方案”是在嚴(yán)格入組標(biāo)準(zhǔn)的臨床試驗(yàn)人群中得出的，而且排除了很多不符合遴選條件的患者，而真實(shí)世界的患者往往合并癥更多、多器官功能不全，并非完美的“標(biāo)準(zhǔn)化”患者。臨床醫(yī)生在決策時，必須綜合評估患者的耐受性、潛在風(fēng)險以及治療后果的不可逆性。因此，看似“偏離指南”的選擇，在具體臨床情境中往往是更加安全、更加符合患者整體利益的理性決策。

更重要的是，醫(yī)生的治療決策還受到一系列在基于指南或評分體系中難以顯性呈現(xiàn)的結(jié)構(gòu)性因素的制約。這些因素包括藥物在當(dāng)?shù)厥欠窨色@得、是否納入醫(yī)保報銷目錄、患者及其家庭的經(jīng)濟(jì)承受能力，以及不同醫(yī)療系統(tǒng)之間在資源配置上的差異。在許多情況下，指南推薦的“最佳方案”在現(xiàn)實(shí)中并不可及，或會給患者帶來難以承受的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。臨床醫(yī)生因此不得不在療效、毒性、可及性和可負(fù)擔(dān)性之間尋找一種現(xiàn)實(shí)可行的平衡點(diǎn)。當(dāng)年IBM Watson腫瘤解決方案在中國實(shí)施被詬病“水土不服”就是這樣一種情況，醫(yī)生說，Watson方案挺不錯，但是用不了。

再者，現(xiàn)有證據(jù)本身也具有明顯的歷史情境性。臨床決策并非發(fā)生在一個靜態(tài)的、以最新指南為唯一參照的時間點(diǎn)上，而是在一個不斷更新的醫(yī)學(xué)知識體系中逐步展開。許多晚期腫瘤患者的治療過程跨越數(shù)年，期間藥物選擇、組學(xué)研究和循證證據(jù)持續(xù)更新。醫(yī)生在當(dāng)時所做出的決策，是基于當(dāng)下可獲得的藥物、證據(jù)和臨床經(jīng)驗(yàn)，而非事后回顧時所看到的“最優(yōu)路徑”。相比之下，人工智能系統(tǒng)通常基于當(dāng)前時點(diǎn)的綜合證據(jù)生成建議，這種時間維度上的不對稱，進(jìn)一步放大了“人工智能——臨床醫(yī)生”之間的表觀差異。

在晚期疾病情境中，這種差距尤為顯著。諸如抗體-藥物偶聯(lián)物（ADC）或PARP抑制劑等新型療法，其可及性高度依賴于醫(yī)療體系能力、保險政策以及患者的經(jīng)濟(jì)狀況。臨床醫(yī)生在真實(shí)決策中，往往優(yōu)先選擇那些在可實(shí)施性、毒性控制和經(jīng)濟(jì)可負(fù)擔(dān)性之間取得相對平衡的方案，而人工智能生成的建議則更傾向于反映最新、最前沿的循證選項(xiàng)，卻難以充分考慮這些現(xiàn)實(shí)世界的限制條件。

在醫(yī)生溝通過程中，他們也提到了所謂的“信息滯后”問題。盡管人工智能依賴于指南和同行評審文獻(xiàn)，但醫(yī)學(xué)前沿知識的產(chǎn)生往往先于正式發(fā)表。大量關(guān)鍵研究結(jié)果最早出現(xiàn)在ASCO（美國臨床腫瘤學(xué)會）、ESMO（歐洲腫瘤內(nèi)科學(xué)會）或CSCO（中國臨床腫瘤學(xué)會）等重要學(xué)術(shù)會議上，甚至仍處于臨床研究階段，尚未形成成熟的指南推薦。這使得人工智能系統(tǒng)在某些情境下更像是一個“靜態(tài)的知識整合器”，而非對醫(yī)學(xué)實(shí)踐前沿具有實(shí)時感知能力的決策主體。

因此，人工智能與臨床醫(yī)生之間的差異，不應(yīng)簡單被理解為“性能優(yōu)劣”的體現(xiàn)，而應(yīng)被視為兩種本質(zhì)上不同的決策框架之間的差異。人工智能追求的是在理想條件下、基于現(xiàn)有證據(jù)的理論最優(yōu)解；而臨床醫(yī)生所面對的，則是一個充滿不確定性、資源約束與人類價值判斷的現(xiàn)實(shí)世界。使用AI工具的時候，只是冰冷的數(shù)據(jù)輸入，提出問題，AI給出回答。在實(shí)際中，醫(yī)生與患者或家屬進(jìn)行的是持續(xù)的多輪次交互交流，患者也積極參與治療方案的選擇?；颊呙鎸Φ氖鞘煜さ摹袄钺t(yī)生”“張護(hù)士”，醫(yī)師面對的有血有肉的實(shí)體患者，提出的診療意見是基于全方位考慮。在這一意義上，所謂的“偏離最優(yōu)”，恰恰是臨床決策理性與人文性的體現(xiàn)。

從這一視角出發(fā)，未來人工智能在臨床中的角色，或許不應(yīng)被定位為“最優(yōu)決策者”，而應(yīng)被視為一種能夠輔助醫(yī)生理解證據(jù)邊界、識別潛在選項(xiàng)，并在現(xiàn)實(shí)約束下支持個體化決策的工具。只有承認(rèn)并尊重這種決策框架的根本差異，人工智能與人類臨床醫(yī)生之間的協(xié)同，才能真正實(shí)現(xiàn)。我們要清楚醫(yī)療的核心是患者福祉，而非算法完美。

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