门诊医生与“AI医生”：1+1＞2
——来自海军军医大学第二附属医院的调查与思考
■林 峰 刘 健 解放军报记者 孙兴维
编者按
当病痛袭来，你是先打开手机里的AI问诊应用，还是预约一位门诊医生？当两者给出不同的建议时，你该听谁的？这是我们在智能医疗时代可能面临的抉择。
当前，人工智能正以前所未有的速度渗透医疗领域。“AI医生”能瞬间分析海量医学数据，提供标准化的诊疗建议；而门诊医生在问诊中则带着温度，捕捉那些无法被数据化的细微线索，并结合丰富的临床经验做出诊断。
对部队医院来说，AI的应用可以带来明显优势：快速初筛、海量医学数据比对、远程会诊支持……这些能力在战场急救、批量处理伤员、偏远驻地医疗保障中发挥着重要作用。而军医的优势则更加鲜明——他们不仅懂医学，更懂军事作业环境、懂官兵的身体特质与心理状态，这些不可被算法复制的“军事医学智慧”，可以为官兵提供有温度、个体化、高质量的医疗保障。
门诊医生VS“AI医生”，这并非一场非此即彼的竞赛。真正的问题不在于“该听谁的”，而在于如何实现“精准计算”与“人文判断”的有效结合，从而更好地服务健康、服务战斗力。
海军军医大学第二附属医院的探索实践告诉我们：军队医院应以科学态度探索AI与医生的协作模式，最大程度释放人机协同的潜力，让AI成为辅助提升医疗质量、服务备战打仗的有力支撑。
姜 晨、茅文宽绘
“医生，AI说我的腰痛需要做手术；可上次就医时，医生让我贴膏药、做康复训练，我到底该听谁的？”近日，某部战士小陈拿着某AI生成的诊断报告急匆匆地找到海军军医大学第二附属医院骨科教授史建刚。
“疼痛是刺痛还是酸痛？这段时间有没有搬过重物或突然发力？”诊室里，史建刚详细询问小陈的情况。
“海训前，我曾帮战友搬过装备，当时腰有点痛，但没在意。”小陈回忆后说。
随后，史教授为小陈做了全面检查，结果显示：腰椎轻度退变，无明显椎间盘突出。史教授最终诊断小陈为急性肌筋膜炎，属于常见训练伤，和海训前搬重物、训练后肌肉劳损有关。
“那AI为什么说需要手术？”小陈有些不解。
史教授指着AI报告解释：AI是基于“腰痛+弯腰受限”的典型症状和CT报告的轻度病变进行判断，匹配的是腰椎间盘突出的常见病例，但没考虑到你高强度训练后肌肉负荷和前期搬重物的情况。
最终，史教授为小陈制订了保守治疗方案。半个月后，小陈的腰痛症状缓解，重返训练场。
近年来，随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在医疗健康领域的应用逐渐走出实验室，开始为大众健康服务。不少军队医院抓住AI医疗信息化体系建设机遇，引入多模态AI医疗系统，覆盖影像诊断、战创伤急救、慢病管理等多个领域。虽然AI成为提升诊疗效率的“智能援军”，但也不可避免地带来了人机意见相左的“决策考验”。近日，记者到海军军医大学第二附属医院走访调研，看如何更好运用AI为健康服务注入新动力。
AI与门诊医生意见有“分歧”，表面是“数据判断”与“临床经验”的碰撞，深层是“技术逻辑”与“医疗本质”的差异
78岁的张大爷有10年高血压病史，长期服用降压药。半个月前，他开始出现胸痛、胸闷症状，情绪激动时更加明显。
王阿姨担心老伴心脏出问题，悄悄用某在线问诊平台咨询。她上传了张大爷的症状描述和既往病史后，AI给出“高度怀疑冠心病，建议尽快进行冠脉造影检查，必要时植入支架”的结论。这让王阿姨十分紧张，便带着老伴到医院找心内科副主任医师丁茹问诊。
详细询问后，丁茹注意到两个细节：一是张大爷的胸痛不典型，多在情绪波动、久坐时出现，且疼痛部位不固定，呈刺痛感；二是张大爷的胸痛有心理诱因，儿子外出执行任务，老人担心儿子安全，经常失眠、情绪紧张。
结合详细问诊，丁茹认为，老人长期服用降压药，血压控制得很好，没有冠心病的迹象，主要是情绪紧张、焦虑，导致自主神经功能紊乱，才出现了胸痛的假象。
丁茹告诉记者，患者的心理状态和生理指标同样重要，而这恰恰是AI的短板。AI诊断的本质是数据匹配概率推理，优势在标准化，短板在个体化。从技术逻辑看，AI的诊断和治疗建议，依赖两大来源：一是海量标准化医学数据，包括国内外医学文献、公开病例库、影像图谱资料；二是固定算法逻辑，通过对数据的深度学习，建立“症状、诊断、治疗”的匹配模型，也就是在已有数据中找相似案例，再根据相似度给出概率性建议。
“就像一个背熟了医学词典的机器人，能对常见病、典型症状快速对号入座，但遇到非典型情况、个体化需求，就容易失灵。”门诊部工作人员说，官兵的训练强度、工作特点、心理状态等“活”的信息，是AI无法量化的，也无法纳入算法模型，这是AI与医生产生分歧的主要原因。
“医生不仅要会看病，更要会看人。”骨科周许辉教授说，AI能处理数据、提供诊疗方案，却不能看到患者真实的情绪，给予人文关怀。
为了更好地借助AI为患者服务，该医院建立了AI与医生协同审核机制：所有AI生成的诊断报告、治疗建议，必须经过主治医生、副主任医师两级审核；重点病例需提交科室进行病例讨论，结合患者的岗位特点、临床症状、心理状态等综合研判。
诊疗分歧不是AI错了，也不是医生主观，而是算法单一性和医疗需求复杂性之间的必然碰撞
“AI算法基于大数据和标准化指南，追求的是统计意义上的最优解；而医生面对的是个体意义上的特殊解。作为军队医院，我们要关注战斗力恢复这个重点需求，这就要求我们在算法的标准化与需求的多元之间，找到最优的平衡点。”该医院领导说。
去年深秋，某部战士小许在野外驻训期间出现膝关节肿痛症状，AI根据症状匹配和影像资料，判定为滑膜炎，建议保守治疗。但接诊的骨科副主任医师吴宇黎在查体时发现，小许半月板有轻微撕裂症状，通过关节镜检查确诊后，及时实施了微创手术。
“野外驻训期间，高强度训练容易导致隐蔽性损伤。AI能识别典型症状，却难以捕捉特殊情境下可能导致的细微差异。”吴宇黎的话，道出了许多军医的担忧。
这样的诊疗分歧在临床上屡见不鲜。该医院统计数据显示，AI与医生诊断意见不一致的比例约为18%；其中，训练伤、特殊环境相关疾病及罕见病的分歧占比，高达67%。
算法的“认知局限”，在军队医院尤为突出。当前，医疗AI模型的训练数据多来自地方医院，缺乏军队特有的病例类型，如训练伤后遗症、极端环境下适应障碍等，导致AI在这些领域的判断容易出现“水土不服”的情况。消化内科副主任医师汪培钦分享了一个案例：一名潜艇兵出现食欲不振、体重下降的情况，AI根据胃镜检查结果给出“慢性胃炎”的诊断结果。但汪培钦在问诊中发现，患者存在失眠、焦虑、注意力不集中等现实表现，结合岗位特点，最终诊断为“急性胃黏膜病变”。通过药物治疗和心理疏导相结合的方案，患者很快康复。
如何让AI成为“助力”，而非“困扰”？记者采访发现，那些顺利化解分歧的官兵，都遵循了让AI成为“健康参考”，而非“决策负担”的原则。
“AI是工具，它的建议可以看，但不能作为最终决策依据。”某部卫生员小张告诉记者，他发生脚踝扭伤后，AI自查提示“韧带撕裂，需石膏固定”，而医生诊断为“软组织损伤，弹力绷带固定即可”。“后来我想通了，AI的建议是基于常见情况，而我的扭伤不严重，医生的判断更个体化。”小张说，现在遇到问题，会先用AI初步了解，但最终一定听医生的；就诊时还会主动把AI报告给医生看，不仅能帮医生快速了解病情，还能让医生有针对性地解释分歧原因。
一名患者深有感触地说：“军队医生和我们是战友，他们的判断不仅基于医学，更基于部队需求和官兵实际。”
当AI的“算法优势”与医生的“初心使命”同频共振，当技术的标准化与军人职业特殊性有机融合，才能真正让AI技术服务于战斗力
一次，某部战士因反复头痛到该医院就诊，AI诊断为偏头痛，建议服用止痛药，但神经内科庄建华主任与该战士交流后发现，他近期因准备比武考核压力过大，经常失眠，认为头痛与心理焦虑密切相关。最终，庄主任为他制订了“心理疏导+作息调整”的方案，并联系其所在部队的心理医生协同干预。半个月后，这名战士头痛的症状消失，还在比武中拿了名次。
“AI可以提高诊断效率，优化治疗方案，但替代不了医生的人文关怀。”心内科主任梁春对记者说，无论技术如何发展，军医的初心不能变，也不会变。这初心就是把官兵的健康放在第一位，把战斗力的恢复作为最高目标。
当前，广大医务工作者面临新的挑战：既要懂AI，又要超越AI；既要用AI辅助，又要让患者信任自己的判断。如何应对这些挑战？海军军医大学第二附属医院给出了自己的答案——破除本领恐慌，主动学AI。一是开设AI医疗培训课，定期邀请人工智能领域专家、医疗AI研发人员，为临床医生讲解医疗AI的原理、数据来源、适用场景。二是建立AI案例讨论制度，每周组织科室进行病例讨论，专门选取AI与医生判断不符的案例，分析AI的优势与不足。三是鼓励医生参与AI研发，围绕部队常见疾病研发AI辅助诊断系统。
“AI时代浪潮下，广大医务工作者既要变，主动学习AI技术，适应智能医疗的新流程；又要不变，坚守为兵服务的初心，保持对生命的敬畏、对官兵的关切。”近日，泌尿外科任善成教授团队针对前列腺穿刺困局，研发AI基础模型的研究成果，融合影像资料与病理信息，首次实现从MRI中无创、精准预测前列腺癌侵袭性，诊断性能上显著优于现有临床标准，入选“全国医工结合科技创新十大进展”。
放射诊断科主任刘士远说：“AI与医生的协同，不是技术代替人文，而是技术赋能人文；不是算法主导医疗，而是算法服务医疗。我们探索的不仅是AI与医生的边界，更是智能时代军队医院的发展方向——以科技为翼、以初心为魂，为强军兴军提供最坚实的卫勤保障。”
面对AI与医生说法不一的崭新课题，从厘清边界到破解分歧，从技术迭代到初心坚守，海军军医大学第二附属医院的实践证明：智能时代的卫勤保障能力，不是AI替代医生，而是医生善用AI；不是技术主导诊疗，而是初心引领技术。当AI的“算法优势”与医生的“初心使命”同频共振，当技术的标准化与军人职业特殊性有机融合，才能真正让AI技术服务于战斗力。这既是该医院对“AI与医生说法不一样，听谁的”这个问题的回答，更是对AI时代军队如何提高卫勤保障能力的深刻诠释。
科学利用AI的算法优势
■解放军报记者 孙兴维
和大多数患者一样，记者去医院看病时，会提前向AI咨询，然后带着“AI意见”去门诊看医生。然而，在这次采访后，我有了更新的认识。特别是在诊室里，看到战士小陈从紧紧攥着AI报告的焦虑到聆听史建刚教授细致分析后舒展的眉头，让我触摸到智慧医疗时代带来的新情况、新问题：面对AI医疗的迅速袭来，我们到底该听谁的？
当前，在医疗领域，AI是不可或缺的“智能援军”。但实践告诉我们，专家们的“火眼金睛”更加重要。在采访中，让人感动的不是AI算法的精妙，而是为兵服务时，专家对“非标准化信息”一次次俯身问诊的身影。他关心的可能是战士海训前搬重物的一个细节，也可能是老人对远方儿子的牵挂……这些游离于大数据模型之外的“病源密码”，恰恰是诊疗中容易忽视的“关键拼图”。
为军向战是军队医院的天职。军队医院特有的“战斗力标尺”，还有融入血脉的使命担当，是任何算法都无法编写的人文代码。当AI依据通用数据建议患病的飞行员手术时，军医思考的不仅是手术，更是如何用更为科学的疗法，让这位飞行员更好更快地重返战位、守护祖国的蓝天。
AI是工具，医者是舵手；技术赋能标准，而仁心洞察细微。这家医院主动担当、创新作为，勇于面对挑战、迎接挑战，通过多种培训让更多医生走近AI、拥抱AI，通过积极实践将技术张力转化为兵服务合力的探索值得点赞。
科技就是战斗力。采访结束，记者一直在思考这样一个问题：新时代医疗战线如何围绕面向战场、面向部队、面向未来这个总要求，把为兵为战服务与AI这个最大增量无缝对接，让有技术、有态度、有温度的医疗更好地服务练兵备战？我想，这应当是所有医务工作者共同思考的问题——当AI的“算法优势”与医生的“初心使命”同频共振时，如何书写好“理性与情感交织、科技与人文共舞的医学未来”这篇制胜大文章。
