AI如何赋能医疗
——军医详解人机协同的边界与未来
■张 密 解放军报记者 孙兴维
面对智慧医疗，我们一方面要拥抱技术革新带来的高效与精准，另一方面也要冷静审视其应用的边界，这才是科学、正确的态度。本期，我们对话解放军总医院耳鼻咽喉头颈外科医学部主任医师王秋菊，请她谈谈对智慧医疗的认识。
记者：当前AI在疾病诊断、治疗方案推荐上的依据是什么？
王秋菊：AI诊断的核心基础仍然是大量医学数据与算法模型。它通过学习大量电子病历记录及临床研究，从中提取出某些与疾病相关的客观特征模式，再据此给出参考性建议。但这些判断毕竟建立在既往数据的统计规律上，而不是面对一个鲜活的、不断变化的真实患者，不能准确地把患者的病史、体征、情绪反应、生活方式等信息纳入到诊治方案中。
记者：AI问诊在哪些领域可靠？在哪些领域容易出错？
王秋菊：就耳科学而言，在一些高度客观的领域，如听力学检查的初筛解读、前庭功能检查数据的模式分析等，相对可靠。在这些场景中，判断标准清晰、图像特征稳定，AI的“算法眼睛”甚至能比人的肉眼更快发现异常。但在涉及更复杂的临床决策时，AI常常因获取的信息维度有限而出现明显偏差。尤其是在耳科疾病中，很多症状具有高度主观性，例如耳鸣的音质、眩晕发作时的诱因与持续时间等，如果患者输入的信息不够详实、准确，AI的判断和意见就可能会有所偏差。
记者：AI无法替代医生哪些关键能力？
王秋菊：我认为主要是对患者整体状态的洞察力。在耳科门诊，我们不仅仅是在读取患者的听力图或看片子，而是在看一个患病的人。一个轻声细语、略带焦虑的长期耳鸣患者，与一个因突发听力下降而恐慌的年轻人，其背后的情绪需求、疾病风险和治疗依从性完全不同。这些细微的变化，AI目前还无法捕捉。医生的提问方式、观察眼神、面对面的人文关怀和近距离的专科查体，都能让患者在一对一的个性化诊疗过程中感受到安全感。而在疾病诊断方面，丰富的临床经验会让医生在面对非典型病例时保持敏锐，比如在普通耳鸣的表象下警觉可能的听神经瘤，或在常规眩晕的描述里察觉出中枢性病变的线索，但未来随着耳科学AI大模型的成熟，相信AI会越来越接近高水平医生的能力，甚至有所超越。
记者：AI建议与医生判断不一致时，临床如何复核？
王秋菊：当患者拿着AI的结论来时，我通常会先了解他在使用AI时提供了哪些信息，再根据面对面问诊、专科检查、听力学结果对其进行重新评估。AI的信息会对医生的思考有所帮助，但显然医生们还会进一步结合影像学、基因学、全身检查各项指标和既往病史等作出诊断。
