來源：央視新聞客戶端

隨著人工智能技術(shù)廣泛賦能千行百業(yè)，“AI+醫(yī)療”也成為熱門應用領(lǐng)域�！癆I醫(yī)生”，您接不接受？我們首先聽聽大家怎么說。

AI解讀AI政策

人工智能（AI）在醫(yī)療行為當中，究竟應當充當什么樣一個角色？其實有關(guān)部門最近也公布了一些指導性的文件。有哪些特點，我們一起來跟著記者看一看。

總臺央視記者 鄭怡哲：我手上拿的這份45頁的文件就是去年11月國家衛(wèi)生健康委員會印發(fā)的《衛(wèi)生健康行業(yè)人工智能應用場景參考指引》，提出了84個應用場景，涉及預防-診斷-治療-康復全流程。文件很長，又很專業(yè)，所以我們今天來讓AI自己來分析這篇AI應用場景參考指引究竟強調(diào)了哪些關(guān)鍵詞，從文件發(fā)布到現(xiàn)在三個月過去了，AI在醫(yī)療領(lǐng)域所做的事情和原先預想的一樣嗎？ 讓我們跟著AI提供的線索和思路，一起看看人工智能如何改變我們的看病就醫(yī)。

總臺央視記者 鄭怡哲：根據(jù)AI的分析，我們注意到有一個領(lǐng)域的詞匯非常聚集，就是“影像”，出現(xiàn)了40多次，而像“CT”“MRI”“超聲”“X射線”“病理”等具體影像檢查的名詞也多次出現(xiàn)。應用場景主要涉及影像分析、診斷、篩查、病灶定位、手術(shù)規(guī)劃等場景。其實AI應用在醫(yī)學影像識別領(lǐng)域由來已久，因為與自然語言和病情推理相比，圖像的像素，更加容易轉(zhuǎn)換為計算機可以識別和計算的代碼，訓練的素材也非常標準化和廣泛。隨著AI的升級和廣泛應用，在圖像領(lǐng)域應用AI的速度和準確度也在不斷提升。

近期湖南省多家醫(yī)院紛紛引入國產(chǎn)AI大模型，并通過本地化部署將其應用于臨床、科研和行政管理等多個場景。目前，中南大學湘雅醫(yī)院已成功完成全國產(chǎn)AI開放中臺的本地化部署，拓展出臨床指南助手、影像學檢查報告結(jié)構(gòu)化、體檢報告解讀等應用。

中南大學湘雅醫(yī)院放射科副主任醫(yī)師 周暉：這個病人，我們打開以后，識別出來有14個結(jié)節(jié)，我們可以根據(jù)結(jié)節(jié)的大小進行排序，我們自己要人工來復核，看哪些是有意義的，哪些是沒有意義的。如果沒有AI，人工去瀏覽，逐層瀏覽圖像，去找到這些結(jié)節(jié)，肯定會非常耗費時間和精力，而AI的作用是直接把有意義的、沒有意義的結(jié)節(jié)全部都給展示出來了。所以只需要在里面去選有意義的、要關(guān)注的。

在基層醫(yī)療機構(gòu)，AI在圖像領(lǐng)域的只能識別也應用廣泛，在云南昭通市鎮(zhèn)雄縣中醫(yī)醫(yī)院從去年4月開始使用醫(yī)學影像人工智能輔助系統(tǒng)，在冠心病診斷、 腦出血 及 腦梗死 測量、骨齡分析等方面更加快速高效。在 肺結(jié)節(jié) 微小病灶的發(fā)現(xiàn)方面遠高于人眼識別，配合人工把控，診斷更專業(yè)、更準確。將肺結(jié)節(jié)從人眼檢查5毫米的極限，推到AI篩查精度達1-2毫米。

人工智能助攻 破解罕見病診療難題

讓AI解讀AI政策，記者從這份行業(yè)指導文件中看到了很多具體的應用，目前，已經(jīng)有很多醫(yī)院將推薦的場景變成了現(xiàn)實。

總臺央視記者 鄭怡哲：接下來的高頻詞就是“輔助”，我們可以看到，輔助診斷、輔助決策、輔助治療、輔助生成、輔助質(zhì)控、輔助篩查等關(guān)鍵詞，一共重復提到了超過80次，覆蓋了超過一半的應用場景。比如這些天的采訪中，我們看到很多醫(yī)院在罕見病領(lǐng)域的復雜疾病領(lǐng)域，在基層醫(yī)療機構(gòu)的常見病、慢性病管理方面，AI已經(jīng)逐漸成為醫(yī)生手中提高就診水平非常有用的診療工具之一。

在四川省人民醫(yī)院罕見病中心，專家們正在為一位下肢無力的患者會診。最初，醫(yī)生懷疑是因為椎管狹窄壓迫神經(jīng)導致的下肢無力，經(jīng)過神經(jīng)內(nèi)科、心內(nèi)科、血液科專家會診，并在人工智能罕見病輔助決策平臺的幫助下，被診斷為罕見病心臟淀粉樣變。四川省人民醫(yī)院人工智能罕見病輔助決策平臺匯集了遺傳學家、臨床醫(yī)學、臨床藥學等專業(yè)100多名專家，整合全球醫(yī)學知識庫以及符合中國人群特征的知識圖譜，形成了具有自主知識產(chǎn)權(quán)的醫(yī)學認知網(wǎng)絡(luò)。最近，該平臺接入DeepSeek大模型，建立完整的罕見病診療管理模式。

與原有人工智能罕見病輔助決策平臺不同的是，融合DeepSeek后能夠清晰呈現(xiàn)疾病預測的邏輯路徑，將錯誤的邏輯予以糾正，將正確的邏輯反哺DeepSeek，使預測更加精準，如 重癥肌無力 、心臟淀粉樣變等疑難疾病的預測準確率達到了90%。

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的邊界在哪里

AI與醫(yī)生不是取代的關(guān)系，而是要共同守護醫(yī)療初心——“治病救人”。而管理規(guī)范、權(quán)責明晰，無論在什么場景下，這都是醫(yī)療行為不變的遵循。AI在醫(yī)學領(lǐng)域的邊界在哪里？

總臺央視記者 鄭怡哲：相信很多觀眾也都用過AI給自己提供一些醫(yī)學上的建議，或者看到醫(yī)生使用AI提高診斷水平，但是讓患者全盤接受AI替代醫(yī)生，大家還是會顧慮重重。AI在醫(yī)療領(lǐng)域的邊界在哪里，通過對政策文件的解讀我們發(fā)現(xiàn)有兩方面特別的考慮，一方面是“數(shù)據(jù)怎么用”，比如，“隱私”“數(shù)據(jù)安全”“個人信息”在文件中出現(xiàn)了多次，一些高頻場景包括、醫(yī)學影像數(shù)據(jù)、患者診療記錄、健康檔案等場景，都強調(diào)了AI需要遵循隱私保護原則。AI在醫(yī)療領(lǐng)域的另外一條紅線，則是“決定誰來做”，是關(guān)注未經(jīng)人工干預的獨立決策方面，比如“禁止獨立決策”“需人工復核”等關(guān)鍵字出現(xiàn)多次，而“麻醉藥品”“精神藥品”“毒性藥品”在特殊藥品管理中需額外加密和權(quán)限控制。

湖南省醫(yī)療保障局近日印發(fā)的通知明確規(guī)定：

醫(yī)生開具處方應與患者或患者家屬進行有效、充分的溝通問診；嚴禁接收人工智能等自動生成處方。規(guī)定一出，引發(fā)熱議。記者走訪湖南多家藥店，發(fā)現(xiàn)藥師在接收處方時需要嚴格履行“雙審核”、均不接收AI處方。

湖南某藥店執(zhí)業(yè)藥師 周鳳琦：我們目前是患者通過實體醫(yī)療機構(gòu)的處方，以及他們的疾病診斷材料，然后我們職業(yè)藥師的審核，再進行報銷的流程，也是確保用藥安全。如果患者拿了線上開具的處方，類似于AI開過來的處方我們是肯定不能認可的，我們的藥師也不會進行審核。

基于大模型出具的所謂“處方”到底有多大的可信度？多名醫(yī)務工作者表示，AI系統(tǒng)的準確性和可靠性依賴于大量的高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)，在處理復雜病例、結(jié)合患者個體差異進行診斷等方面仍有局限性，AI只能做輔助診斷。

同時，專家提醒，用人工智能開處方，還面臨一定的法律風險，如果患者真的按照人工智能開出的藥方去吃藥，出現(xiàn)問題的話人工智能也無法對患者負責。

中國衛(wèi)生法學會理事 周宇君：從法律來講，我們國家的藥品管理法、醫(yī)師法、處方管理辦法，醫(yī)生開處方是要有處方權(quán)的，沒有處方權(quán)不能夠開處方。它可能通過數(shù)據(jù)搜索、學習可以掌握人的病，但是它很難做到治療“病的人”，因為每個人的用藥，年齡、肝功能、腎功能、性別、體重、身高都是密切相關(guān)的，在這個過程中用藥出了問題，那這個責任誰承擔？開處方是做決策的過程，你做了決策就要對決策承擔責任，誰來承擔？這個問題在法律沒有修改之前，應該要更加慎重。

來源：央視新聞客戶端

原標題：《“AI醫(yī)生”看病 你放心嗎？看AI解讀AI醫(yī)療政策》