2025 年開年，火爆的不只是哪吒和跳大秧歌的機器人，醫療 AI 領域也迎來「井噴式」爆發：好幾個大三甲都在開年之際將醫療 AI 落地到自己的醫院場景中去。

在浙江大學醫學院附屬第一醫院的病理科里，人機交互 AI 病理助手 OmniPT 已實現「3 秒鎖定病灶」，準確率超 95%，覆蓋胃癌、結直腸癌等十余種高發癌種。北京兒童醫院也宣布，全國首個「專家型 AI 兒科醫生」于 2 月 13 日起正式參與臨床多學科會診，與 13 位頂級專家共同為一名復雜病例患兒制定診療方案。

清華大學更是推出首家「AI 醫院」，目前首批 42 名 AI 醫生正在進行內測，涵蓋 21 個科室的 300 多種疾病，預計今年上半年面向公眾開放。而就在昨天（2 月 18 日），上海瑞金醫院攜手華為共同發布了瑞智病理大模型 RuiPath，劍指全流程數字化病理診斷。

這些動態釋放出一個信號：AI 將不再是實驗室里的「花瓶」，而是真真切切走到臨床一線，成為實實在在的「新同事」。

那么問題來了：這些「新同事」會搶走醫生的飯碗嗎？
AI 醫生飛速走進大三甲

去年 11 月 14 日，國家衛健委發布《衛生健康行業人工智能應用場景參考指引》，其中指出衛生健康行業人工智能的應用場景高達且不限于 84 個。而在具體的臨床醫療服務場景中，人工智能的應用則幾乎可以參與全程。

一方面，人工智能在醫療機構落地一線和醫療市場的火熱密不可分。曾有研究報告分析稱，醫療健康 AI 大模型預計會在 2023～2027 年集中爆發，到 2030 年，國內醫療健康 AI 大模型市場規模將超過 230 億元。

而另一方面，醫療大模型在醫院的落地正在快速甚至是飛速地進行。

以浙江大學醫學院附屬第二醫院為例（以下簡稱：浙大二院），早在 2021 年底，浙大二院已經開始規劃搭建「數字病理云平臺」，利用人工智能、云計算等技術提升病理診斷的時效性和準確性。

去年 4 月，浙大二院城東院區病理科率先開始進行「全數字化」試點；去年 11 起，全部院區數字化進程正式啟動，預計將于今年 5 月全面實現。

除了病理數字平臺的搭建，去年 7 月 19 日，浙大二院還正式發布 Medcopilot，成為全國首家在電子病歷系統中嵌入 AI 大模型的醫療機構。

中國科學院院士、 浙大二院黨委書記王建安表示：「隨著 Medcopilot 的學習能力和進化能力的不斷進步，醫院會一直努力開發和驗證更新、更智能的 AI 助手。期待人工智能為醫務人員和廣大患者帶來更多便利，讓醫療服務變得更加智能、高效、便捷。」

從光速入職到光速上崗，AI 醫生爆改診療環境不需要繁文縟節的人才引進或入職手續，可能僅僅一個借口就夠了。

眼睛一閉一睜就換了人間，很多醫生可能會迷惑的第一點是，這些醫療大模型和我手機里的豆包、DeepSeek 都有啥子區別？
醫療 AI vs DeepSeek

專業醫師 vs 醫學學霸

刷了《哪吒 2》的朋友們都知道，同樣都是四海龍王，那差異可不是一星半點。
東海敖光和西海敖閏一出場就能美帥得讓影院里「哇」聲一片，但南海北海龍王的亮相可能多少讓人想探討一下長相與海洋污染的因果性。

大模型其實也差不多，雖然大家都叫 AI，但醫療大模型和通用大模型的差異也很大。

香港中文大學人工智能與醫學交叉方向博士梁文嬌表示，大模型在構造的過程中數據模態、數據維度和數據標簽等數據調用是有鮮明特點的，用于專業領域的大模型在雕琢過程中耗費更多的精力。

謝菲爾德大學公共衛生碩士，在某互聯網醫療企業從事醫學 AIGC 工作的宋若瑜也認為，雖然通用大模型同樣可以回答健康方面的問題，但在聯網搜索和調用數據庫能力上可能更偏向于檢索互聯網上的通用資源。

「其回答成色用于大眾健康科普或制作宣傳文稿上綽綽有余，但用于專業醫學上則還得精心打磨。」

為了更方便理解，我們按照互聯網上的信息粗淺地總結了以下的表格供您賞閱：

總的來說，醫療大模型更像是「帶著鐐銬跳舞」的專業醫生選手——既要精準度，又要倫理合規。而通用模型更像是「醫學生階段的學霸」，知識面廣但臨床經驗不足。
那么，這些醫療 AI 會讓醫生失業嗎？

看完這么多 AI 的逆天操作，廣大醫生同仁是不是開始惴惴不安了？覺得 AI 會讓醫生失業了？

但現在談論這個話題其實還為時尚早。起碼在目前階段，AI 還只是「超級助理」，而非「替代者」。

以開頭提到的病理大模型 OmniPT 為例，其研發者章京教授明確表示，OmniPT 不會取代醫生，因為它在醫療診斷中的定位只是醫生的助手。「醫學是一門復雜的學科，醫生是診斷的責任主體，數據和算法固然重要，但最終還是需要回歸到醫生的經驗和判斷。」

況且，就目前來看，雖然市場上醫療大模型數量頗為驚人，但并不是所有臨床科室或應用場景都能夠覆蓋到。

安徽省某三甲醫院泌尿外科醫生陳玉婷就提到，她所在的科室去年曾嘗試引進過一個企業研發的 AI 診斷系統用于早期分診，但表現十分辣眼睛。「準確率慘不忍睹，甚至把大部分病人都分到發熱門診去了。」

后來她們科室在和企業進行深度調查時才發現，原來目前這一版本的 AI 大模型難以理解男患者們隱晦且高深的言語。

具體來說，因為缺乏語料標注，大模型能夠理解「生殖器熱熱脹脹的」字面意思，但很難領會其中的「難言之隱」。這一點讓陳醫生們也頗為理解——畢竟對于醫生來說，診斷勃起功能障礙也是一件需要偵探技能的仔細活兒。

但話又說回來，在如火如荼的 AI 時代，醫生的危機感還是存在的。雖然崗位不會消失，但工作內容必然需要「迭代」。中國研究型醫院學會醫療信息化專委會副會長陳金雄就曾公開發文直言：「AI 不會取代醫生，但會用 AI 的醫生將會取代不會用 AI 的醫生。」

北京某三甲影像科醫生朱偉對此深有體會，目前他們科室接入了大模型之后，在招聘策略上也有所變動。「現在招聘會更青睞有 AI 工具使用經驗和多模態診斷思維的年輕人，單純看片能力反而成了基礎項。」

總體而言，當 3 秒鎖定病灶、5 分鐘生成報告的 AI 逐步走進醫院日常時，AI 難以復制的臨床經驗仍是醫生的核心競爭力。而面對復雜決策場景和醫院溝通的具體環境中，醫生角色更是機器難以承擔的。有時候醫生對晚期腫瘤患者的一句共情，對患者的激勵遠勝機器冰冷的「預后生存率 67%」。

不管怎么說，未來將至，與其焦慮「失業」，不如擁抱「升級」——畢竟，能同時駕馭技術與人性的醫生，永遠是不可替代的「醫療頂端」。

來自 DeepSeek 的銳評：

來源：丁香園