練秋湖，一個(gè)上海青浦的籍籍無名之地，由于華為研發(fā)中心的到來，而今成為萬眾矚目的地方，這就是華為的影響但更是人工智能的作用。我們今天有幸來到此地，不僅是感受技術(shù)的進(jìn)步，更是深刻思考：站在今日之歷史交匯點(diǎn)，我們，健康從業(yè)者何去何從。如果說過去幾年，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用還如星火閃爍，那么近幾個(gè)月，一場(chǎng)席卷全球的“AI+醫(yī)療”浪潮已撲面而來，其聲勢(shì)之浩大、推進(jìn)之迅猛，令我們每一位從業(yè)者都深感時(shí)不我待的緊迫性。

這種緊迫性，首先源于技術(shù)演進(jìn)與市場(chǎng)爆發(fā)的雙重驅(qū)動(dòng)。就在本月，OpenAI正式推出獨(dú)立的“ChatGPT Health”，為用戶構(gòu)建了一個(gè)處理敏感健康信息的“信任防火墻”，其數(shù)據(jù)顯示，全球每周已有超過2.3億人次在咨詢健康問題。與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)的“螞蟻阿?！痹禄钴S用戶在一個(gè)月內(nèi)翻倍，突破3000萬。我知道，百川醫(yī)療的王小川也在積聚力量，或許是更大的力量。這些數(shù)字并非偶然，它們揭示了一個(gè)根本性變化：大眾對(duì)專業(yè)化、個(gè)性化醫(yī)療健康服務(wù)的沉默需求，正被低門檻、高智能的AI徹底激活。一個(gè)由智能體（Agent）接管個(gè)人醫(yī)療健康服務(wù)的“C端革命”已然爆發(fā)。作為醫(yī)學(xué)從業(yè)者從沒感受到另外一個(gè)行業(yè)的進(jìn)步對(duì)我們從事行業(yè)變革的巨大影響，甚至重塑這個(gè)行業(yè)，這就是緊迫感。

人工智能不僅在重塑我們的行業(yè)，也在重塑我們這些從業(yè)者自身。當(dāng)然，他們自身競(jìng)爭(zhēng)同樣白熱化。無論是國(guó)際上的OpenEvidence，還是國(guó)內(nèi)新近推出的類似產(chǎn)品，它們都在嘗試通過檢索增強(qiáng)生成（RAG）技術(shù)，成為醫(yī)生的“第二大腦”，提供可溯源、低幻覺的循證醫(yī)學(xué)支持。這類專業(yè)AI工具已展現(xiàn)出與通用模型相近、甚至更優(yōu)的潛力。這意味著醫(yī)療AI的核心戰(zhàn)場(chǎng)，已從技術(shù)演示轉(zhuǎn)向了臨床場(chǎng)景的爭(zhēng)奪與用戶習(xí)慣的塑造。他們的目標(biāo)絕不會(huì)止于賦能而是替代，替代的發(fā)生不會(huì)太久，就像我們今天感受到人工智能發(fā)展速度從以年計(jì)很快發(fā)展到以月計(jì)一樣，替代真的就是在眼前。

面對(duì)這場(chǎng)席卷而來的浪潮，我們是旁觀者，還是主導(dǎo)者？在每一次技術(shù)重塑甚至替代一個(gè)行業(yè)時(shí)，行業(yè)的從業(yè)者就像一個(gè)行將破滅的堡壘的守護(hù)者，是與舊的堡壘共生死還是從善如流改造堡壘，擁抱變革？答案不言而喻。

即便是如此強(qiáng)烈的緊迫性，或者技術(shù)替代是如此的咄咄逼人，但泡沫說及距離感依舊存在，技術(shù)與臨床之間，始終橫亙著一條需要勇敢跨越的“最后一公里”。實(shí)驗(yàn)室里的高精度模型，常常在真實(shí)的臨床環(huán)境中遭遇“水土不服”。這提醒我們，真正的緊迫性，不在于追逐最炫酷的算法，而在于如何讓AI安全、有效、可信地融入我們臨床診療的每一個(gè)日常環(huán)節(jié)。

為此，我們必須共同正視并解決臨床落地的三個(gè)技術(shù)問題：

第一，是“數(shù)據(jù)割據(jù)”與“模型通用性”的挑戰(zhàn)。醫(yī)療及健康數(shù)據(jù)未能真正標(biāo)準(zhǔn)化，Token化程度低，導(dǎo)致AI模型難以獲得高質(zhì)量、大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也無法在廣泛場(chǎng)景下穩(wěn)定發(fā)揮。因此高質(zhì)量通用性健康數(shù)據(jù)的定義化及標(biāo)準(zhǔn)化是必須要完成的，用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)多中心數(shù)據(jù)的價(jià)值融合同樣重要，這需要醫(yī)療和健康專家與人工智能專家的合作，但更需要精通兩行業(yè)的通才人士，而這恰恰是最缺的人才。

第二，是“黑箱算法”與“臨床信任”的挑戰(zhàn)。 醫(yī)生不能為無法理解的健康和醫(yī)療建議承擔(dān)責(zé)任。因此，未來的AI必須是可解釋、可審計(jì)的AI。我們需要AI不僅給出答案，更能“展示其工作過程”，提供決策依據(jù)的溯源，成為贏得臨床信任的基石。

第三，是“工具堆砌”與“流程重塑”的挑戰(zhàn)。 當(dāng)前，我們面臨的是無數(shù)單點(diǎn)AI工具的涌入，這反而可能增加醫(yī)護(hù)人員的操作負(fù)擔(dān)。真正的落地，AI應(yīng)該如同水電一樣，成為嵌入醫(yī)院信息系統(tǒng)底層、無縫支持從輔助診斷、生成病歷到患者隨訪全流程的智能化基礎(chǔ)設(shè)施。它的最高價(jià)值，是讓我們醫(yī)護(hù)人員從繁重的重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來，將更多時(shí)間還給病人，回歸醫(yī)學(xué)的人文本質(zhì)。

人工智能進(jìn)入醫(yī)療及健康領(lǐng)域不可阻擋，它不因我們的謹(jǐn)慎而放緩，也不因我們的遲疑而轉(zhuǎn)向。面對(duì)這場(chǎng)變革，被動(dòng)適應(yīng)不如主動(dòng)引領(lǐng)。

我們常說“AI for Medicine”，但時(shí)至今日，人工智能已浸透到醫(yī)學(xué)和健康的每個(gè)角落，已經(jīng)是“In”而不單純是“for”，我們應(yīng)該說“AI in Medicine”了。誰會(huì)領(lǐng)導(dǎo)這場(chǎng)變革？這不僅取決于技術(shù)，而更多的是取決于理念甚至于認(rèn)知，認(rèn)知的改變成為每一位健康從業(yè)者必須經(jīng)歷的過程，如果能完成這個(gè)過程，健康從業(yè)者或許可以適應(yīng)并領(lǐng)導(dǎo)這次變革。因此， 醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)成為主動(dòng)的聯(lián)合創(chuàng)新者：向頂尖的科研團(tuán)隊(duì)和科技企業(yè)開放真實(shí)的臨床場(chǎng)景與核心需求，共同研發(fā)解決實(shí)際痛點(diǎn)的產(chǎn)品。更應(yīng)成為積極的模式探索者：在院內(nèi)推動(dòng)AI臨床示范中心，探索人機(jī)協(xié)同最佳實(shí)踐，為全行業(yè)規(guī)?；涞卣樟燎奥?。

形象的講，“芯片代替瓦片”的時(shí)代已經(jīng)到來，醫(yī)院管理者應(yīng)該清醒地認(rèn)識(shí)到醫(yī)院及健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力正在從物理規(guī)模轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)與智能。但所有技術(shù)的終點(diǎn)必然是“技術(shù)賦能人工”。健康產(chǎn)業(yè)者，最終是人工智能的直接使用者，只是我們要主動(dòng)擁抱。

這場(chǎng)協(xié)同創(chuàng)新的征程，注定充滿挑戰(zhàn)，但也滿載希望。讓我們以開放的心態(tài)擁抱變化，以審慎的科學(xué)精神推動(dòng)落地，共同塑造一個(gè)以智慧賦能、以人文為核心的醫(yī)療、醫(yī)院和健康新未來。