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深夜，北京兒童醫院急診科的智能終端前，新手媽媽掃描孩子的檢查報告，幾秒鐘后，屏幕上的診療建議與半小時前值班醫生的診斷完全吻合……
最近，由DeepSeek引發的AI應用熱潮席卷醫療領域，智慧醫療話題再度引發熱議。日前，北京兒童醫院的“AI兒科醫生”正式上崗，更是讓人們對智慧醫療的認知變得更加具象。
當AI“穿上”白大褂，看病這件事又會產生怎樣的“化學反應”？
此前，山東臨沂的徐先生將孩子的血檢報告上傳到DeepSeek，得到的診斷與醫生給出的基本吻合。類似的案例，在網絡上已經開始頻繁出現。
“AI之所以能夠精準診斷病癥，得益于其強大的數據處理和分析能力?！蹦暇┖娇蘸教齑髮W人工智能學院副教授李博涵表示，通過對患者的病史、癥狀、影像資料等數據進行深度學習，AI能夠識別出疾病與各種特征之間的復雜模式和關聯，從而為診斷提供依據。
在醫學影像分析方面，AI的診斷準確率超乎尋常。前不久，浙江大學推出融合視覺與語言模型的AI病理助手，能在1至3秒內鎖定病理圖中的癌癥病灶，并且在多種癌癥的診斷上已取得95%以上的準確性。
智慧醫療帶來的不僅是精確診斷，它還具備快速完成病史采集、癥狀初篩，提升醫生接診效率的能力；能夠輔助疑難病診療，突破醫生記憶局限；可以為患者提供個性化治療方案，助力醫生制定精準治療計劃等。據統計，僅AI分診系統每年就能為全國三甲醫院節省2600萬小時的無效候診時間。
當“AI醫生”開始批量上崗，我們該信任它們嗎？
“盡管AI在診斷方面表現出色，但誤診的風險依然存在?！苯夥跑娍傖t院第一醫學中心呼吸科副主任韓國敬提醒，AI的運行依賴于準確且規范的信息輸入，如果數據存在偏差或者算法存在缺陷，就可能導致誤診。
更關鍵的是，AI目前無法替代人類醫生的臨床經驗和直覺。對于一些復雜病例，醫生的經驗依舊不可或缺?！癆I很擅長處理標準化的醫療數據，卻難以捕捉患者一聲遲疑的嘆息、額角的冷汗等非結構化信息?！表n國敬強調。
研究數據顯示，目前AI的誤診率約為2%-5%，主要集中在精神類疾病和復雜慢性病領域。
AI目前所獲得的“執醫”資格，并不包括獨立坐診能力?！懊鎸Α瓵I醫生’的問診，我們應該給它一個機會。對于診斷結果，我們不必完全依賴，可以將其跟醫生的診斷結果對比，再結合自身的實際情況進行綜合判斷?！表n國敬說。
“AI醫生”會是很好的醫生助手，而非替代者?！癆I可以是裝在聽診器里的百科全書，但握住聽診器的手，必須帶著人類的溫度?！崩畈┖f。
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