拥有“超强大脑”但不能担责：AI会看病，诊断还得看医生
由DeepSeek大模型掀起的这一轮人工智能（AI）浪潮开始加速席卷医院。本月以来，上海已有包括中山、瑞金在内的多家大型三甲医院发布AI医疗大模型 ，AI医生看病时代已经到来 。
2月26日 ，复旦大学附属中山医院联合上海科学智能研究院发布国内首个心血管领域AI专科医疗大模型“观心”（CardioMind）测试版 。中国科学院院士 、中山医院心内科主任葛均波教授将最新发布的大模型称为“AI心医生 ”，目标是打造一个具有顶尖专家级诊疗经验的心血管病专科医生。
让AI像顶尖专家一样思考
“观心大模型测试版的知识储备能力已经超过了很多正教授 。 ”葛均波在发布会上表示 ，“我们不仅喂给AI数据 ，更教会它像顶尖专家一样思考 。”
观心大模型将赋予心内科医生“超强大脑 ”。未来，中山医院心内科每位医生都将拥有自己的智能体（AI agent） ，且不受时间和空间的限制 。
观心大模型的能力之所以堪比正教授 ，与背后的大量数据训练有关 。作为国内首个深耕心血管专科的垂类医疗大模型，观心大模型与通用AI模型不同 ，它更像是一个拥有“专科化+多模态 ”能力的“超级大脑”。
该模型包含就诊系统与问询系统 ，可以精准解析患者主诉，结合病史和检查数据 ，自动生成结构化电子病历 ，完成智能病史采集；进一步根据病史，结合多模态数据深度推理，还能生成智能辅助诊断 。
“它的知识库精准聚焦心血管疾病 ，涵盖冠心病 、心律失常、心力衰竭等各亚专科领域 。 ”葛均波在发布会现场解释道 ，“更关键的是，系统突破单一文本数据分析 ，实现了心电图 、超声影像 、实验室检查等多模态数据的整合推理。 ”
去年 ，仅中山医院心内科的诊疗人次就达到82万人 。平均下来，每天为2200多人次 。
葛均波透露 ，观心大模型的研发与训练在常规心血管疾病指南、文献输入的基础上 ，还输入了复旦大学附属中山医院心内科积累的数十万份电子病历和心内科医生思维，以及从“名院大查房”等线上项目中提炼的疑难病例诊疗逻辑。
上海科学智能研究院院长漆远表示：“这一系统融合了复旦大学附属中山医院丰富的临床数据 、诊疗经验和上智院最新的人工智能技术 ，标志着智能医疗迈出了关键一步。未来 ，双方将继续深化合作，推动人工智能在医疗中的应用 ，为精准诊疗和高效服务提供更坚实的技术支撑 。 ”
就在一周前 ，上海交大医学院附属瑞金医院也发布了该院首个病理大模型“瑞智病理大模型 ”（RuiPath） 。该模型由瑞金医院与华为 、商汤科技、衡道病理等技术公司合作开发，能有效提升病理切片检查的效率和诊断准确率。
“瓶外铁锤已经落下”
AI在各行各业的加速应用超越了国内顶尖的医学专家的想象 。
早在2018年东方心脏病学会议（OCC）上，葛均波就与AI机器人“小葛 ”进行过一场对话 ，首次向心血管学界展示了人机协作诊疗的构想 。
在2024年OCC会议上 ，葛均波戴上当时苹果最新发布的Vision Pro混合虚拟设备站在演讲台，他的演示吸引了全球顶尖心血管专家的关注。他向观众描述了一个“元宇宙导管室 ”（Meta-Cathlab）的场景 。这是一个极具未来感的概念 ，该导管室由人工智能辅助决策系统 、语音辅助控制系统 、机器人辅助及触觉反馈系统、混合现实全系数字系统以及高速互联网组成 。
未来的心脏导管室将会像科幻影片中那样 ，医生不用再穿上沉重的铅衣，隔室就能操作导管室里面的手术机器人；患者在接受手术治疗前 ，所有的信息都已被镜像映射到医生的一套软件系统 ，医生戴上Vision Pro这样的混合虚拟设备后，就能模拟手术与解剖；手术的过程已提前被预演。
从“元宇宙导管室”到“AI心医生” ，葛均波表示 ，技术的爆发式发展远超预期 。他不无感慨地告诉第一财经记者：“当年我们讨论的还是AI能否理解医学知识，如今它已经能够深度参与疾病诊断和临床决策 。 ”
中国工程院院士 、瑞金医院院长宁光教授把AI模型这样的前沿技术比作“铁锤 ”。“我们像活在玻璃瓶里的人 ，瓶外的‘铁锤’随时可能落下 。”宁光日前表示 ，“三年前讨论的未来技术，如今已成为基础工具 。瑞金医院选择主动打碎瓶子，努力寻找AI在临床应用中的刚需。 ”
他还称 ，自己也曾学习安装豆包 、摸索Kimi、尝试DeepSeek。“这些过程让我逐步思考：当AI重构社会的速度远超想象时 ，医院正面临更多机遇和挑战 。 ”宁光说道 。
中山医院院长周俭表示，AI模型的能力对于医生而言 ，就好比是自动驾驶对于司机的作用。医院加速构建AI模型的目标 ，就是为了打造医疗领域的“自动驾驶”系统 。
“当AI能处理80%的常规工作，医生就能更专注于疑难病例研究和与患者深度沟通 。 ”周俭说道。
AI医生尚无法承担医疗责任
与开发自动驾驶系统的原则一致 ，在构建AI医疗模型时 ，比技术更重要的，是守住生命至上的底线 。“我们只用经得起验证的技术 。 ”宁光在谈到瑞金医院最新发布的AI病理大模型时说道。
葛均波也强调在使用AI技术时越发凸显的伦理问题 ，例如医疗数据安全 。“技术的发展速度远远超过监管更新的速度 ，如何为AI诊疗制定伦理方面的规范，是我们当前面临的重要课题 。”他表示。
以葛均波团队开发的观心AI大模型为例 ，为了确保医疗数据安全 ，研发团队建立了严格的数据防火墙，患者隐私信息经加密处理后完全匿名化，并植入了心理评估模块 ，为患者提供心理健康支持 。
一位心内科医生表示：“AI医生面临医疗安全和伦理方面的问题 ，且缺乏人类医生的直觉、情感，在跨学科复杂问题的处理以及提供多元化解决方案方面也缺乏经验 ，但AI医生也是人类医生最全能 、最不知疲觉且最具执行力的帮手 。 ”
随着DeepSeek大模型的走红 ，已经出现有患者拿着DeepSeek的诊断报告去医院问诊的情况；而未来伴随着越来越多医生智能体的出现，也极有可能发生医生直接拿着人工智能的诊断结果给患者开处方的情况。
那么 ，当遇到医生和AI模型意见不一致的情况时 ，应该如何处理？对此，中山医院副院长钱菊英教授明确表示：“AI大模型还不是医疗行为的执行者 ，AI医生也无法承担医疗责任 ，医生对医疗行为负有法律责任。 ”
她同时强调，临床上对医生亚专科的分工越来越细 ，专科医生的知识也具有一定的局限性 ，因此AI能够辅助医生提高诊疗质量 。
事实上，国家卫生健康委 、国家中医药管理局2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》中，就有多处对人工智能使用的限制规定 。其中包括“医师接诊前需进行实名认证 ，确保由本人提供诊疗服务。其他人员、人工智能软件等不得冒用 、替代医师本人提供诊疗服务” ，此外，“处方应由接诊医师本人开具 ，严禁使用人工智能等自动生成处方 ” 。
相关律师表示 ，人工智能的诊断结果目前仅能为医生提供辅助参考，而不能作为直接诊疗方案 ，处方在没有经过专业医生认可的情况下 ，也不能作为正规的处方 。
此外，《药品零售企业执业药师药学服务指南》也明确规定 ，执业药师可以通过计算机信息系统辅助开展处方审核及药学服务 ，但不能完全由人工智能程序替代。医生将人工智能出具的处方提供给患者使用，就已经表示对人工智能处方是认可的 ，并须对此医疗行为承担相应法律责任 。
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