新加坡医疗集团正通过推行"无AI时段"来应对人工智能引发的医生技能退化风险。国立大学卫生系统（NUHS）在过去一年实施了让医生在特定时间段停止使用AI工具的措施，以防止因过度依赖技术导致的临床技能流失。另一医疗集团国家医疗集团（NHG Health）也在探索类似方案。
这项举措源于《柳叶刀胃肠病学与肝病学》2025年8月发表的研究，该研究显示波兰四个内镜中心医生在使用AI辅助检测结肠息肉后，手动检测能力显著下降——使用前检出率为28%，三个月后降至22%。NUHS人工智能办公室主任Ngiam Kee Yuan教授指出，尽管该研究存在局限性，但确实揭示了需要建立"无AI时段"来维持医生技能现势性，目前NUHS已在特定临床场景推行此类措施。
医疗系统采取多维度防范措施：NHG Health正在建立使用边界限制机制，要求复杂病例采用人工模式（AI-off）以保持核心能力；三大医疗集团均强调AI工具需经严格评估后实施"人在环中"的决策模式；同时建立医生绩效追踪体系，监测AI辅助与独立操作的双重表现。国立健保集团数码健康副首席执行官Kenneth Kwek教授强调，AI主要用于简化行政流程和提供临床决策支持，所有应用都需经过医学委员会的严格评估。
医疗教育同步改革：李光前医学院2023年课程改革中增设数字健康模块，要求胃肠病学住院医师必须先掌握基础内镜技术再使用AI辅助；杜克-新加坡国立大学医学院在课程中引入伦理学家、律师与患者权益倡导者共同探讨AI应用边界；2023年起所有医学生必须完成生物医学信息学辅修课程，学习医疗数据科学与AI应用。NUS医学院手术系兼教授Ngiam Kee Yuan指出，这种培养模式旨在塑造具备批判性思维和数字素养的新一代医生。
技术监管方面，新加坡健康科技机构Synapxe强调所有AI工具部署都需与临床团队密切协作，确保医生始终保有最终决策权。NHG Health首席临床信息官Jonty Heaversedge提出"AI开/关"模式的具体应用场景：基础病历可使用AI辅助生成，复杂病例则需人工记录以维持临床判断能力。医疗院校同时警惕"未习得技能"（never-skilling）和"误习得技能"（mis-skilling）风险，通过多学科工作组建立伦理与教育并重的AI应用框架。
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