近期，国家传染病医学中心主任张文宏在一场论坛上明确说“我拒绝把AI引入医院病历系统”，还反对把AI系统性放进日常诊疗流程。他的理由很直接——要是医生从实习就依赖AI写诊断，跳过病史采集、体征分析这些基础训练，哪天AI出错了，没经验的医生可能根本看不出来，反而害了患者。这番话把“AI和医生到底谁该主导医疗”的讨论推到了台前，也让很多人开始担心：以后看病，会不会变成“AI先判，医生照做”？
依赖AI的医生，可能连罕见病都认不出来
年轻医生要是一开始就用AI生成诊断结论，等于跳过了最关键的“临床思维训练”——比如怎么问病史（比如患者说“发烧”，要追问有没有寒战、咳嗽、接触过什么人）、怎么摸体征（比如肚子痛要按有没有压痛反跳痛）、怎么鉴别相似症状（比如胸痛可能是心梗也可能是胃食管反流）。这些能力不是AI教的，是靠一个个病例磨出来的。要是没练过，碰到AI没见过的罕见病或者复杂病例，比如某种少见的自身免疫病，AI可能因为数据里没这案例直接漏判，医生也没法纠正，最后耽误治疗。还有更麻烦的：AI的算法是用过去的数据训练的，要是最新研究发现某种病原体的症状变了，AI没更新，医生又完全信AI，很可能漏诊新型感染。另外，AI误诊了算谁的？患者隐私存在云端会不会泄露？这些问题现在都没说清楚，反而容易引发纠纷。
AI该帮医生做这些事，别越界
张文宏不是反对AI，是说AI得守好“辅助工具”的定位。比如医生想查最新的治疗方案，AI可以快速从几十万篇文献里挑相关案例；CT片里的小病灶，AI能先标出来，省得医生盯着屏幕看半天；或者给糖尿病患者算饮食热量，AI比人快。但最终诊断一定得医生来——比如AI说“这是肺炎”，医生得结合患者有没有免疫缺陷、最近有没有去过疫区，再判断是不是特殊病原体感染。他还建议医院搞“AI-医生双轨验证”：AI出初步结论，医生必须手动查患者的症状、检查结果，确认没问题再定方案。比如AI建议用某类抗生素，医生得先看患者有没有过敏史，有没有肝肾功能问题，不能直接按AI的来。
再这么依赖AI，未来可能没人会“望闻问切”了
张文宏最担心的是“专业断层”——要是现在的年轻医生都不用自己想诊断，再过几十年，没人会“望闻问切”了。比如碰到战争或者地震，没电没网，AI用不了，医生要是连怎么摸脉、怎么看舌苔都不会，怎么给伤员分诊？还有，AI的 data 是医生经验攒的，要是医生不思考了，数据库就不会更新，AI也没法进步，最后变成“医生越懒，AI越笨”的循环。比如某种罕见病的新治疗方法，要是医生没总结进数据里，AI永远不会知道，以后碰到这类患者还是漏诊。
要AI，更要会用AI的“活人医生”
想解决这个问题，得从根上改。比如医学院得加强临床思维训练：让学生先手动写病历，再对比AI的版本，找出AI漏了什么——比如患者说“最近瘦了10斤”，AI可能没当回事，但医生得想到会不会是肿瘤。医院也得定规矩：AI不能直接出诊断报告，必须医生签字确认，而且病历里得写清楚“AI建议了什么，我改了什么”。还有，得教医生怎么“挑AI的错”——比如学一点算法知识，知道AI的局限性，比如它不会考虑患者的情绪、家庭情况这些“软因素”。比如一个抑郁症患者说“浑身疼”，AI可能判成关节炎，但医生得意识到是情绪问题导致的躯体化症状，得开心理疏导而不是止痛药。 技术该帮医生，不是代替医生。守住临床能力的底线，才是对患者生命最实在的负责。
