随着人工智能（AI）重塑医学领域，它能走多远——人类的触角是否会依然不可或缺？
早在技术跟上之前，迹象就已经显现。韩国的老龄化人口已经将其医疗系统推向了极限。专科医生短缺，护理成本不断攀升。对于许多人来说，AI似乎提供了一线生机——一个将绝望转化为创新的机会。
但随着技术的成熟，一个新的问题出现了：AI能否超越单纯的辅助，独立承担起诊断的角色——它应该这样做吗？
在瑞典，这场革命已经开始。该国的双读乳腺X线摄影系统，曾经由两名放射科医生独家处理，现在包括了一个AI系统，Lunit INSIGHT MMG，作为其中一个审阅者。而在德国边境，这一转变更为大胆：去年，AI被规定为某些特定场景下的主要诊断工具。
对于谨慎的医疗体系而言，这些发展似乎几乎激进。“德国的决定是医学AI的一个转折点，”韩国一家医疗AI公司Coreline Soft的一位官员评论道。“很难想象韩国会采用这样的政策，但全球趋势不可忽视。很可能其他国家也会效仿。”
目前，医生仍然是临床决策的把关者——但AI的影响力日益增长，不容忽视。
（图片来源：Getty Images）
“十年后，AI将触及几乎每个领域，而不仅仅是影像学，”首尔圣玛丽医院放射科教授崔俊一预测说。“二十年后，AI将全面接管支持医生的角色。自然而然，这将减少对医生的需求。”
崔教授的信心虽然大胆，但并非普遍认同。全南国立大学和顺医院放射科教授郑元基以务实的态度调和了这种兴奋情绪。
郑教授曾广泛使用Coreline Soft的AVIEW LCS，这是一种用于检测肺结节的AI工具。“它改变了我们的工作方式，”郑教授承认。“我无法想象回到过去手动审查每张扫描图像的日子。”
然而，即使他称赞AI的优点，郑教授也指出了它的缺陷。“测量差异仍然是一个问题，AI偶尔会将非结节标记为结节。它并不完美，”他说，语气中带着一种指出小缺点而非重大缺陷的态度。一项发表在《欧洲癌症杂志》上的研究发现，尽管AI在检测大肺结节方面优于放射科医生——31个错误对比人类的407个——但它仍然远非无懈可击。
尽管如此，郑教授保持务实态度。“考虑到韩国的老龄化人口和有限资源，采用AI不仅是可能的——它是不可避免的。有很大可能性AI最终将在某些能力上独立运作。”
人的因素
在天安顺天乡大学医院，呼吸过敏及重症监护专家金真英教授以谨慎甚至怀疑的眼光看待AI。
金教授曾使用过VUNO Med-DeepCARS，这是一种用于预测心脏骤停的AI系统。“AI在处理数据方面非常出色，”他承认。“但该系统依赖于手动输入。护士仍然需要检查生命体征、测量体温并将这些信息输入机器。它是有帮助的，但操作繁琐。”
“误报很常见，”他补充说。“这些系统可能会用警报淹没工作人员，其中许多最终证明是虚惊一场。”
对于金教授而言，AI的最大局限性更在于哲学层面而非实践层面。“AI无法复制人类判断力。它不理解细微差别。它无法权衡影响临床决策的情感或背景因素。坦率地说，它永远做不到这一点。”
首尔圣玛丽医院放射科教授崔俊一分享了他对医学中AI的前瞻性观点，反映了韩国生物医学评论采访的其他医学AI专家提出的一些主题。
这种情感与仁川基督教医院内科教授兼院长李海民产生了共鸣。李教授的团队已经采用了Lunit Insight CXR，这是一种用于解读胸部X光片的AI系统。“速度令人印象深刻，”李教授说。“在紧急情况下，每一秒都很重要，这项技术帮助我们更快行动。”
但即使是李教授，这位设想AI整合病史、症状和临床数据以提供全面诊断的倡导者——尤其是针对像癌症这样的疾病——也划清了界限。“患者不信任AI。他们信任我们——医生。无论技术变得多么先进，沟通、共情和承担责任都是我们的责任。AI做不到这一点。它永远不会。”
尽管存在这些担忧，大多数专家一致认为AI在医学中的作用只会增加。它分析海量数据集、识别模式并快速得出结果的能力使其成为无价之宝。例如，《欧洲放射学杂志》上的一项研究表明，Lunit INSIGHT CXR将胸部X光片分诊时间减少了77％。
但无论工具多么先进，它们都不是替代品。“AI是伙伴，不是竞争对手，”李教授说。“它可以协助，可以增强，但它永远不会取代我们作为人类的本质。”
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