近日，清華大學(xué)北京清華長(zhǎng)庚醫(yī)院召開臨床醫(yī)學(xué)科技創(chuàng)新大會(huì)并舉辦北京清華長(zhǎng)庚醫(yī)院水木清華臨床研究論壇。會(huì)上，從賦能醫(yī)院管理到輔助疾病診療，從技術(shù)到模型再到產(chǎn)品，人工智能（AI）技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用場(chǎng)景和研究的方興未艾可見一斑。在主旨報(bào)告環(huán)節(jié)，年過(guò)九十的中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長(zhǎng)張鈸專門就其中備受關(guān)注的話題——AI時(shí)代的醫(yī)生，闡述了自己的觀點(diǎn)。
2023年，高盛全球投資研究就AI技術(shù)對(duì)各行業(yè)的影響做了一個(gè)全面分析。分析認(rèn)為，AI技術(shù)在很多行業(yè)可以實(shí)現(xiàn)一定程度的人工替代。而對(duì)醫(yī)療健康行業(yè)來(lái)說(shuō)，AI將帶來(lái)巨大影響，但難以實(shí)現(xiàn)對(duì)人的替代。
毋庸置疑，AI將徹底改變醫(yī)療工作流程?；仡橝I研究的不同階段可以發(fā)現(xiàn)，大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)徹底改變了各行業(yè)的面貌，也引起了AI自身的變化。
2022年11月，OPEN AI推出ChatGPT，表面上看，這是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的聊天機(jī)器人，但其深層次的不同從名字可見一斑：生成式（G）、預(yù)訓(xùn)練（P）、轉(zhuǎn)換器（T）。它由大量的量變引發(fā)了質(zhì)變——機(jī)器掌握了人類的語(yǔ)言。這種質(zhì)變主要體現(xiàn)在三個(gè)方面，第一，大語(yǔ)言模型有強(qiáng)大的語(yǔ)言生成能力；第二，它具備了強(qiáng)大的語(yǔ)言交互能力；第三，它有了泛化（推廣）能力。AI過(guò)去做的所有事情至此實(shí)現(xiàn)了歷史性突破。
由此，一個(gè)新的問(wèn)題出現(xiàn)了：機(jī)器掌握人類語(yǔ)言的意義是什么？
哲學(xué)家維特根斯坦有一個(gè)著名的觀點(diǎn)“語(yǔ)言的界限即世界的界限”，意指人類能認(rèn)知和表達(dá)的世界范圍，完全取決于其擁有的語(yǔ)言能力。語(yǔ)言像一把尺子，劃定了我們“能思考什么”和“能知道什么”。語(yǔ)言無(wú)法描述的事物，就超出了我們的認(rèn)知邊界。由此可見，一旦機(jī)器理解并掌握了人類語(yǔ)言，就開啟了滿是可能性的世界。
已打開的“新世界”很大
具體到醫(yī)療健康領(lǐng)域，AI可以打開的“新世界”已經(jīng)很大。
第一，AI的計(jì)算能力和記憶力已經(jīng)明顯超過(guò)人類，并被應(yīng)用于對(duì)醫(yī)學(xué)影像和醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)報(bào)告的解讀。比如，讀CT片、磁共振檢查（MRI）片、X線片、病理切片、皮膚照片等，發(fā)現(xiàn)是否有可疑病灶、病灶大小、位置、數(shù)量等。這類任務(wù)本質(zhì)上屬于大規(guī)模模式識(shí)別＋統(tǒng)計(jì)范疇，AI通過(guò)學(xué)習(xí)大量專家的閱片經(jīng)驗(yàn)，可完成輔助性初篩工作。其難以替代人類醫(yī)生的主要原因，是AI模型本質(zhì)上是不可解釋和不可理解的。我們要想把“不可”變成“可”，還要經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期努力。
第二，AI技術(shù)在工作文書生成方面能力強(qiáng)大，可用于醫(yī)學(xué)相關(guān)文書輔助寫作，如整理病歷、醫(yī)囑等。這項(xiàng)功能目前已經(jīng)完全成熟。
第三，AI技術(shù)可以基于相關(guān)指南等“標(biāo)準(zhǔn)答案”，構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)。當(dāng)前全世界這方面的AI產(chǎn)品很多，有輔助醫(yī)生診斷疾病的，有輔助提供治療方案的，也有輔助就醫(yī)和用藥的。
第四，AI技術(shù)已經(jīng)可以提供簡(jiǎn)單的健康隨訪和健康咨詢問(wèn)答功能，而且有了面向公眾的實(shí)際產(chǎn)品。
第五，在手術(shù)機(jī)器人領(lǐng)域，AI輔助技術(shù)可使手術(shù)更加精準(zhǔn)且創(chuàng)傷更小。醫(yī)生仍然主導(dǎo)手術(shù)，但AI提供了更穩(wěn)定、更清晰的視野和操作支持。
以上都是相對(duì)單項(xiàng)的工作。現(xiàn)在，大家如此關(guān)注AI技術(shù)在醫(yī)療健康領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用，其實(shí)是在關(guān)心隨著AI“看病”水平越來(lái)越高，它會(huì)不會(huì)有更多方面超過(guò)醫(yī)生？會(huì)不會(huì)導(dǎo)致醫(yī)生在未來(lái)失去用武之地？這種猜想，前半部分是會(huì)的，但醫(yī)生不會(huì)被取代。
未來(lái)醫(yī)生要具備六大AI能力
臨床醫(yī)生要充分了解現(xiàn)在的AI跟人類的區(qū)別在哪里。在我看來(lái)，兩者最主要的區(qū)別是所有AI系統(tǒng)的輸出都是由人類驅(qū)動(dòng)（外部驅(qū)動(dòng)）的，因此它缺乏主動(dòng)性和內(nèi)在動(dòng)機(jī)。但人類不同，人類所有的工作都是由內(nèi)部意圖驅(qū)動(dòng)的。這必然導(dǎo)致機(jī)器無(wú)法對(duì)其輸出的內(nèi)容負(fù)責(zé)。
那么，在醫(yī)療健康領(lǐng)域，未來(lái)醫(yī)生的角色會(huì)發(fā)生什么樣的變化？答案是“非常大的變化”。
一是未來(lái)醫(yī)生要具備AI素養(yǎng)。
這種素養(yǎng)不僅包括要會(huì)用AI技術(shù)，還要理解AI的運(yùn)行機(jī)制和各類模型，了解其局限性，認(rèn)識(shí)其輸出結(jié)論的“邊界”，并能夠用通俗語(yǔ)言向患者解釋AI技術(shù)，說(shuō)明AI在具體的醫(yī)療應(yīng)用中起了什么作用、由誰(shuí)負(fù)責(zé)等。
二是未來(lái)醫(yī)生要具備更強(qiáng)的臨床決策力與系統(tǒng)思維。
比如，有了AI之后，一些機(jī)械性判斷工作可能會(huì)被分給AI做，但人類做“復(fù)雜決策”時(shí)的壓力反而更大。這需要醫(yī)生具備整合多元信息的能力。同時(shí)，未來(lái)醫(yī)生要會(huì)“質(zhì)疑”和“反問(wèn)”AI，要知道什么時(shí)候該懷疑它在“胡說(shuō)八道”。當(dāng)AI跟醫(yī)生的臨床自覺不相符時(shí)，要掌握怎么去驗(yàn)證、記錄和反饋。此外，未來(lái)醫(yī)生還要學(xué)會(huì)用系統(tǒng)視角而不僅是個(gè)體視角去審視醫(yī)療行為和診療流程。比如，由于應(yīng)用AI改變后的醫(yī)療流程，會(huì)不會(huì)讓一線護(hù)士更累？救治時(shí)間有沒有真正縮短？有沒有讓某一類患者被“系統(tǒng)性地”忽視。
三是未來(lái)醫(yī)生的溝通與人文能力需要進(jìn)一步“放大”。
醫(yī)生的“人味兒”價(jià)值將更高。未來(lái)醫(yī)生要適應(yīng)更高難度的溝通場(chǎng)景，學(xué)會(huì)在人與AI并存中，與患者建立信任感。要讓患者相信醫(yī)療決策是醫(yī)生做出的，而不是AI給出的。醫(yī)生要能向患方解釋AI參與醫(yī)療決策的程度，讓患者覺得是醫(yī)生在負(fù)責(zé)，而不是被AI推著走。
四是未來(lái)醫(yī)生要具備跨學(xué)科協(xié)作與流程再造能力。
好的醫(yī)生要能與工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家交流，不僅能把臨床問(wèn)題翻譯成可建模的問(wèn)題，還能把模型的局限性翻譯回科室日常語(yǔ)言，讓大家別迷信；要能參與設(shè)計(jì)臨床路徑與信息系統(tǒng)，從而在不增加太多工作量的前提下，讓AI真正幫上忙；甚至要成為場(chǎng)景專家，因?yàn)槲磥?lái)很多AI產(chǎn)品需要場(chǎng)景合伙人型醫(yī)生，與工程師們一起研發(fā)產(chǎn)品原型、測(cè)試優(yōu)化等。
五是未來(lái)醫(yī)生要有更強(qiáng)的法規(guī)、倫理與安全意識(shí)。
尤其是在AI應(yīng)用的相關(guān)環(huán)節(jié)，未來(lái)醫(yī)生要注重知情同意與隱私保護(hù)，厘清責(zé)任邊界，理解安全底線。
六是未來(lái)醫(yī)生將更加需要終身學(xué)習(xí)和將擅長(zhǎng)應(yīng)用AI作為自己的工作“外掛”。
比如，在學(xué)習(xí)與科研中，使用大模型快速查文獻(xiàn)、梳理指南變化等，再由自己嚴(yán)格把關(guān)；用數(shù)據(jù)工具分析科室的真實(shí)診療效果，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和科研切入點(diǎn)。在教學(xué)與帶教中，可以用模擬病例＋AI生成多分支病程，訓(xùn)練年輕醫(yī)生的臨床思維；把如何與AI協(xié)作納入教學(xué)內(nèi)容。此外，醫(yī)學(xué)知識(shí)“半衰期”已經(jīng)越來(lái)越短，新藥、新指南、新證據(jù)層出不窮，AI可以成為醫(yī)生的更新“雷達(dá)”，但最終還是要醫(yī)生自身判斷，哪些是值得改變自己的實(shí)踐。
AI時(shí)代，希望臨床醫(yī)生均能成為有判斷力的決策者、有溫度的溝通者、懂技術(shù)的踐行者。這樣的醫(yī)生絕對(duì)不會(huì)被取代。
文：中國(guó)科學(xué)院院士、清華大學(xué)人工智能研究院名譽(yù)院長(zhǎng) 張鈸
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