這不是道選擇題，而是一道邊界題。

“在我們醫(yī)院，我拒絕把AI引入病歷系統(tǒng)?！?/p>

前段時間，張文宏在香港高山書院論壇上的這句話沖上熱搜，刷屏醫(yī)療圈。但很多人沒讀完他的完整發(fā)言。張文宏自己其實一直在用AI——他常讓AI“先看一遍”。區(qū)別在于：“我一般看一眼就知道AI哪里是錯的”，而年輕醫(yī)生沒有經(jīng)過完整的臨床思維訓練，將來根本無法鑒別AI的對錯。

他拒絕的不是AI，而是讓未經(jīng)系統(tǒng)訓練的醫(yī)生直接依賴AI拿結論。

這番話點出了核心問題。支持AI和反對AI的人其實說的是同一件事：用不用AI從來不是一道選擇題，而是一道邊界題。

作為醫(yī)生，我的體會是：病人不會按照教科書生病。同樣的癥狀、相似的指標，在不同患者身上可能指向完全不同的診療路徑。這種判斷力，只能來自長期積累和反復復盤，沒有捷徑。

但硬幣的另一面也是現(xiàn)實：絕大多數(shù)醫(yī)生接觸疑難病例的機會有限，向上級醫(yī)院學習的時間窗口也有限?；鶎拥尼t(yī)生們不是不愿提高，而是缺少高質(zhì)量、可及的經(jīng)驗參照。

最近我關注到一個進展：這個月，華為云發(fā)布了智慧醫(yī)療專區(qū)，并開放了公測。這個專區(qū)的核心，是把上海瑞金醫(yī)院與華為聯(lián)合研發(fā)、已在頂尖病理科經(jīng)過長時間臨床驗證的病理模型，通過云邊端協(xié)同下沉至基層。讓基層醫(yī)院無需投入昂貴設備，一臺電腦上下載部署，就能擁有三甲醫(yī)院級別的病理診斷能力，真正實現(xiàn)“用得上、用得起”。在我看來，這件事的價值不在于“技術有多領先”，而在于它嘗試回答一個更樸素的問題：頂尖醫(yī)院驗證過的經(jīng)驗，能不能讓更多醫(yī)院用上？這才是醫(yī)療普惠該有的落點。

作為專區(qū)發(fā)布內(nèi)容之一，華為云個人健康管理助手華寶也同步開啟公測。我上傳了一份常規(guī)體檢報告，幾秒鐘生成解讀，異常指標、臨床意義、下一步建議清晰在列，與日常臨床處理路徑基本一致。

回過頭看張文宏那番話。他反對的是沒有根基的依賴，而智慧醫(yī)療專區(qū)所做的，恰恰是把頂尖醫(yī)院驗證過的專家經(jīng)驗沉淀下來，變成可調(diào)用的高質(zhì)量參考。

太多基層醫(yī)生陷入“無經(jīng)驗、無投入、無能力”的負循環(huán)。這正是AI最該填補的價值洼地。醫(yī)院專家出經(jīng)驗、場景和數(shù)據(jù)，華為這樣的科技公司出算力和智能工具，生態(tài)伙伴出應用開發(fā)，能更有效地推動醫(yī)療普惠。

作為醫(yī)生，我從不指望AI替我診斷。我只期待有一天，當我面對一個拿不準的病例時，云端能有瑞金醫(yī)院等同行的經(jīng)驗給我參考——技術走到這一步，才算真正對得起醫(yī)生手里的這份信任。