最近，国家传染病医学中心（上海）的张文宏教授在一场高端学术论坛上谈论了医疗AI的应用。他指出，AI技术虽然为医学带来了许多新的可能性，可别低估了它在年轻医生培养过程中可能带来的问题。 他提到，如果在年轻医生刚开始培养的时候，给他们引入AI辅助诊断系统，那很可能会使他们失去从头梳理病情、提出假设和验证判断的训练机会。年轻医生需要通过大量实践来锻炼独立的临床思维能力和医学判断直觉。AI直接给出结论可能会让他们忽略这些关键步骤。 张文宏教授还提到，在这个过程中要警惕年轻医生过度依赖AI，以至于他们没办法评估AI提供的诊断建议的合理性和局限性。没有这种能力基石，医生就难以鉴别AI是对还是错。 不过张文宏也承认，在面对海量复杂病例时，AI可以作为高效的初级分析员帮助整理信息。但关键是资深专家需要有能力识别并修正AI分析中的偏差或错误。只有使用者自身具备足够专业能力才能有效驾驭AI。 这个观点提醒大家在推进医疗AI应用时，要考虑对医学教育本质和临床人才培养长远规律的影响。医疗AI的应用场景确实很多，但应该定位为辅助工具而非替代主体。设计AI介入程度时需要兼顾技术优势和医生能力成长。 理想情况下，人机协同模式应该是一种“机器增强人”的共生关系。医生需要掌握医学知识，同时提升数字素养和理解AI局限来建立科学批判性的技术使用观。保持对临床思维训练和人才成长规律的敬畏很重要。 推动人工智能在医疗领域健康发展需要拥抱技术红利同时坚守医学人文内核与专业精髓。未来要通过科学规划应用场景、完善培训评估体系才能让AI成为锤炼能力拓展智慧的利器而非削弱独立判断的拐杖。