近年来，人工智能（AI）在各行各业掀起变革浪潮，医疗领域亦不例外。微软联合创始人比尔·盖茨曾大胆预测，未来十年内，AI将能够提供“卓越的医疗建议”，人类在多数事务上将不再是必需。这一预言并非空穴来风，谷歌研究人员近期发布的“智能医疗探索者”（AMIE）AI系统，便在临床互动和诊断对话中展现出惊人潜力，其诊断准确率在特定研究环境下甚至超越了初级保健医生。
这引发了一个深刻的问题：AI是否会在未来取代医生？尽管在2025年的当下，医生被AI完全取代的可能性尚远，但展望25年后的2050年，随着科技的飞速发展，AI在医疗领域扮演的角色无疑将更加举足轻重。届时，医生与AI的关系将如何演变？
AI在医疗领域的崛起与突破
曾经被视为科幻的场景，正一步步变为现实。从互联网到触屏智能手机，科技的进步总是超乎想象。在医疗领域，AI的突破性进展令人瞩目：
- 贝克曼研究所的AI模型已能精准识别医学影像中的肿瘤和疾病。
- 伦敦癌症研究所开发的AI原型测试，能在48小时内预测癌症患者的最佳药物组合。
- 伦敦国王学院医院正进行一项临床试验，测试AI工具识别MRI头部扫描异常的能力。
- Med-PaLM和ChatGPT等AI模型已成功通过美国医疗执照考试。
爱丁堡大学行为AI实验室创始人Luciana D’Adderio博士指出，AI已显著改变了中风诊断方式。她的研究发现，临床医生现在可以利用AI进行初步评估，而非仅仅用于确认诊断，这有望提高大血管闭塞的检测率，并为临床医生提供即时的脑损伤范围预测图，从而优化治疗方案。
Mike Schaekermann, MD哈佛医学院病理学副教授Faisal Mahmood博士预测，到2050年，AI将深度融入整个诊断病理学工作流程。常规切片将由AI自动分诊，使病理学家能专注于复杂病例；AI将根据预测模型预订辅助测试；生成式AI系统将作为智能助手，回答诊断问题，突出关键发现，甚至起草结构化的病理报告。这无疑描绘了一个令人振奋的未来：一个真正快速、准确、可靠的技术，能够增强医患互动，提升医疗服务质量。
挑战与争议：AI能否完全取代人类医生？
然而，并非所有人都对AI的未来持乐观态度。西北大学凯洛格管理学院的David Dranove博士对AI可能带来的影响进行了研究，他认为到2050年，AI或许能“完全胜任放射科医生的工作，且成本更低，因为AI可以大规模复制”。
Luciana D’Adderio, PhD尽管如此，人类在医疗领域仍有其不可替代性。Dranove博士强调，人类在“检测和解读彼此言语、姿态、面部表情等细微差别方面具有更强的能力”，这对于病史采集、诊断形成和治疗方案沟通至关重要。他建议未来的医学生应具备强大的人际交往能力，因为如果仅凭书本知识和客观数据进行判断，缺乏基于患者个体差异做出主观决策的能力，那么很可能被计算机取代。他提醒道：“如果你不擅长‘关怀’，那么你可能会发现自己是可替代的。”
从商业角度看，如果一项新技术能降低成本，特别是人力成本，并且能自动化、简化流程，甚至比人类方法表现更好，那么这种替代似乎是必然的。当前，医生与AI的头对头研究正在进行，AI已在某些方面取得胜利，25年后这种竞争将如何发展？
尽管如此，D’Adderio博士并不认为AI会引发一场“人类清除”行动。她坚信“人类判断仍然至关重要”。她预测，未来几十年，人们可能会像使用谷歌一样，将AI工具作为医疗查询的首选资源，AI也将能够检索多模态数据以改进预测。但D’Adderio博士认为，AI“很难完全取代临床医生，除非是最简单的任务”。
David Dranove, PhD信任问题是AI在医疗领域面临的一大挑战。科技高管Peter Diamandis分享了一个案例：一位朋友在数月求医无果后，最终被诊断出淋巴瘤。当他将三个月前的医疗数据输入AI模型Claude 3.7进行鉴别诊断时，淋巴瘤赫然位列首位。这引发了人们对AI诊断准确性的思考：你更信任医生，还是机器？
AI的信任问题还包括算法的准确性和偏见。谷歌的Schaekermann博士表示，AMIE系统仅专注于权威知识来源，如精选的医疗数据集、临床实践指南和药物处方集，而非从开放互联网中“失控学习”，以确保事实准确性并减少错误信息。然而，AI算法一旦获批，便会被“冻结”，无法根据处理的数据进行学习和改变。此外，AI算法的测试基于特定数据库，可能无法代表实际医院的患者群体，这意味着算法可能存在固有偏见，每次在新医院部署时都需要重新测试以验证其性能。
2024年哈佛大学一项关于GPT-3诊断和分诊能力的研究发现，AI在给定相同提示的情况下，诊断准确率为88%，而人类医生为96%。但AI的准确性高度依赖于患者对症状的描述，措辞不佳或缺乏关键信息会导致AI犯更多错误，而这些情况人类医生通常能更好地理解。
患者是否愿意与聊天机器人而非真人分享医疗信息也是一个问题。2023年皮尤调查显示，60%的美国人“会感到不适”，如果他们的医疗服务提供者依赖AI进行疾病诊断和治疗建议。心理健康应用Koko的实验也表明，尽管AI能提高互动效率，但用户对“模拟同理心”并不买账，认为其“感觉奇怪、空洞”，因为机器缺乏人类的生活经验。
人机协作：未来医疗的理想模式
斯坦福大学医学院教授Nigam Shah博士警告，用AI取代医生可能陷入“图灵陷阱”思维。图灵测试认为，如果机器的回答与人类无法区分，才能称之为“智能”。然而，Shah博士及其同事在2023年的一项研究中发现，在医疗环境中，430名志愿者平均只有65%的几率能正确区分ChatGPT和真人医生，且患者对聊天机器人诊断高风险或复杂问题的信任度较低。
Nigam Shah, MBBS, PhDShah博士认为，重点应放在AI如何“补充”人类工作，而非“超越”或“取代”。他提出：“我们需要思考：最佳的人机协作模式是什么？也许AI可以进行筛查，以减少人类劳动。”理想的AI与医疗诊断整合，应是机器快速检测海量数据中新兴模式的能力，与人类临床判断的无缝结合。D’Adderio博士也表示，即使再过25年，“人类对于复杂诊断仍将至关重要”，因为“AI并非万无一失，我们仍需要临床医生回顾性地验证其判断的准确性”。
Mahmood博士近期关于病理学AI模型（如UNI和CONCH）的研究表明，该技术通过利用大规模数据集，可以提高诊断准确性，并有望实现“更全面、可扩展的罕见病诊断方法”。Schaekermann博士也强调，即使AI变得更加复杂，具备更深层次的推理和多模态能力，其目标仍是“主要增强而非取代临床医生”，尤其是在高度依赖人类判断、同理心和医患关系的复杂互动中。AI的目标是处理特定任务，从而让临床医生能专注于医疗中的“人文关怀”层面。
对于有志于医疗事业的医学生，Shah博士建议，除了熟悉数据科学和数学，更应将其作为学术重点。他指出：“许多高中生已经培养了良好的数据意识，这将使他们能够很好地在未来技术密集的医疗世界中运作。”
美国医学会前主席Jesse Ehrenfeld博士一语中的：“AI不会取代医生，但使用AI的医生将取代不使用AI的医生。”
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