AI看病比医生准？瑞金医院专家：真正危险的不是AI

景点排名 2025年10月02日 15:02 0 admin

“AI看病比医生准”的论调在社交媒体上甚嚣尘上，甚至有患者手持AI诊断报告与医生“对簿公堂”。然而，上海瑞金医院的多位专家指出：真正危险的并非AI技术本身，而是对其能力的过度神化与滥用。这场关于医疗AI的讨论，正揭示着技术与人性的深刻博弈。

一、AI医疗的“高光时刻”：效率与精准的突破

在瑞金医院，AI已深度融入诊疗流程，展现出超越人类医生的局部优势：

影像诊断的“火眼金睛”
2024年11月，瑞金医院放射科引入的“肺影智”AI系统，通过分析200万例肺癌CT影像训练的深度学习模型，可在0.3秒内识别直径2毫米的微小结节，并预测5年内癌变风险。云南某县医院接入该系统后，肺癌检出率从30%跃升至70%，早期肺癌发现率提升至85%，患者确诊时间从7天缩短至2天。
慢性病管理的“未病先防”
宁光院士团队研发的“瑞宁知糖”AI系统，基于12万人随访数据，通过50万条预测规则实现糖尿病风险评估，准确率较临床金标准高近3倍。该系统已落地社区医院，帮助患者提前干预，降低并发症发生率。
术中决策的“超级助手”
2025年8月，瑞金医院联合多家医院发布的ThyNet-LNM模型，通过分析术中冰冻切片图像，实时预测甲状腺癌淋巴结转移风险，帮助医生减少40%的不必要淋巴结清扫，降低声音嘶哑、低钙血症等并发症。

这些案例证明，AI在重复性高、数据量大的任务中，确实能超越人类医生的极限。

尽管AI成绩斐然，但其局限性正引发医疗界的警惕：

数据依赖的“致命弱点”
瑞金医院数字医学创新中心首席技术官黄飞跃指出，传统AI依赖大量精细化标注数据，但医学数据稀缺且标注成本高昂。例如，瑞金医院虽积累3.2亿条就诊记录，但高质量EMR数据仅8000万条，预训练总量240B，远低于通用大模型需求。数据偏差可能导致AI误判，如将罕见病误诊为常见病。
复杂场景的“能力边界”
2025年2月，一则“瑞金医院用AI救回程序员”的谣言引发关注。该案例声称AI通过分析700例病例和CT影像，数秒内锁定病因并提供82%成功率的治疗方案。然而，瑞金医院明确否认，指出AI模型存在“幻觉”问题，在多器官衰竭等复杂病例中，AI无法替代医生对病情的综合判断。
伦理与责任的“灰色地带”
当AI诊断出错时，责任归属成为难题。上海市第十人民医院超声医学科副主任郭乐杭指出，AI幻觉可能导致错误治疗建议，而目前法律未明确AI医疗事故的责任主体。此外，患者对AI的过度信任可能引发“技术依赖症”，忽视自身症状变化。

面对AI的双重性，瑞金医院探索出一条“人机协同”的新路径：

分工协作的“黄金比例”
瑞金医院副院长胡伟国提出“四个智”战略：智疗：AI负责影像分析、病理筛查等重复性工作，医生专注复杂诊断；智选：AI快速匹配肿瘤靶向药物，医生制定个性化方案；智造：医疗机器人执行精准操作，医生监督流程；智脑：AI优化门诊分配、手术室调度，医生管理医疗资源。
这种分工使医生效率提升30%，同时降低AI误判风险。
数据治理的“防火墙”
瑞金医院通过多中心研究解决数据孤岛问题。例如，ThyNet-LNM模型整合4家医院1800例患者数据，覆盖不同人群，减少数据偏差。此外，医院采用弱监督预训练方法，降低对精细化标注的依赖。
患者教育的“最后一公里”
针对患者对AI的盲目信任，瑞金医院开展“AI医疗科普周”，通过案例讲解AI的局限性。例如，展示AI将肺炎误诊为肺癌的案例，强调“AI是工具，医生是决策者”的理念。