醫(yī)療過失每年奪走數十萬人的生命。如果人工智能已經成熟到足以提供幫助，那么醫(yī)生就不應成為阻擋它發(fā)揮作用的力量。

醫(yī)療過失：

一場被習以為常的災難

如果飛機墜落的頻率和醫(yī)療過失致死率一樣高，社會早已群情激憤，展開調查，并推動大刀闊斧的改革。然而，當醫(yī)生犯錯時，輿論的聲調卻溫和得多：他們畢竟只是人。在某種程度上，這種反應完全可以理解?？蓳Q一個角度看，這恰恰正是問題所在。真正令人震驚的，不僅是這場悲劇的規(guī)模之大，更是我們對它的冷漠與習以為常。

*醫(yī)療過失（Medical Error）：指在醫(yī)療活動中，醫(yī)方因故意或者過失醫(yī)療行為，對患方造成醫(yī)療損害的事實。

患者是醫(yī)療體系隱性弊病最直觀的受害者，但醫(yī)生則是第二重受害者。在白大褂之下，許多醫(yī)生早已身心俱疲，情緒低落，甚至出現職業(yè)倦怠。在美國，大約一半的醫(yī)生正經歷職業(yè)倦?。辉谟?，40%的醫(yī)生坦言自己每周至少有一次感到無法提供妥善的醫(yī)療照護，三分之一的人則坦言已無力應對當前的工作負荷。

與此同時，醫(yī)療需求正在迅速攀升。隨著人口持續(xù)增長以及老齡化的加劇，越來越多的人帶著癌癥、糖尿病、癡呆等慢性疾病長期生存。預計到2030年，全球將出現約1000萬名醫(yī)護人員的缺口。在歐洲的一些地區(qū)，已有數百萬人連一名全科醫(yī)生（基層醫(yī)療醫(yī)生）都無法獲得。人員短缺與高壓環(huán)境疊加，構成了錯誤滋生的溫床。研究顯示，職業(yè)倦怠與過度疲勞，會顯著增加診斷、治療以及處方決策中的失誤風險。

然而，即便是在資源最充足、臨床醫(yī)生最敬業(yè)的醫(yī)療體系中，這些問題也不可能徹底消失。疲憊與過度工作確實會放大錯誤，但更深層的事實是：人類本身就有認知與能力的邊界。

我們會遺忘，會誤判，也會因過度自信而高估自己的判斷；我們的情緒、認知偏差與盲點，會共同塑造我們所看到的現實，以及我們自以為正確的結論。職業(yè)倦怠會削弱判斷力，使這些弱點更加明顯，但它并不是問題的根源。這些局限深深地嵌入在人類的心理結構之中。它們曾幫助我們在規(guī)模較小的祖先群體中生存與協(xié)作，卻難以適應當代醫(yī)學這種高風險、信息高度密集、需要同時處理多重任務的復雜環(huán)境。換言之，即便在最佳狀態(tài)下，醫(yī)生仍然是人。而只要是人，錯誤就不可避免。

我的家庭對醫(yī)療過失很是熟悉。我的哥哥帶著肌強直性營養(yǎng)不良（myotonic dystrophy）的病痛熬了整整二十年，才終于等來一個確切的病名。我的雙胞胎姐姐則因偶然的機遇，被一位臨時的代診醫(yī)生較早地識別出病情。在那之前，醫(yī)生給她貼上了一連串錯誤的標簽：抑郁、和大家一樣只是疲憊，或不過是所謂的“自然磨損”。她似乎被給予了一切解釋，唯獨沒有得到真相，甚至連一句“我不知道”的坦言都沒有。在醫(yī)學領域，所謂的運氣有時也殘酷得近乎諷刺。我已故的伴侶，其先天性心臟病頻頻發(fā)出的警報，在多年間被一再無視。等到醫(yī)生終于確認心臟問題時，才同時發(fā)現他的胃癌早已悄然生根。

對我而言，這些并不是關于系統(tǒng)失靈的抽象案例，而是寫進家族史的真實經歷。與此同時，它們也指向一個更廣泛、也更令人震驚的事實：醫(yī)療過失已成為全球主要死因之一。在美國，僅診斷錯誤（diagnostic error）一項，每年就導致約80萬人死亡或永久性殘疾。[1]

人類醫(yī)生可以決定

機器人醫(yī)生能否取代自己嗎？

此時，許多人將希望寄托于技術。如果人類之手注定會犯錯，也許機器可以讓判斷更穩(wěn)定，甚至在某些環(huán)節(jié)取而代之。于是，機器人醫(yī)生（Dr Bot）登場了。有人將這臺機器視作拯救者，有人則將其視作攪局者。更常見的設想則是人機協(xié)作的圖景：算法在醫(yī)生耳邊提供建議，人類負責把握治療方向與最終決策。這是一曲醫(yī)生與機器的協(xié)奏，而非對決。

醫(yī)生本身就深陷于這個正被檢視的體系之中。他們當然愿意相信，自己是不可替代的。

如果醫(yī)學的根本目標是照護患者，那么真正的問題就不在于誰握著聽診器，而在于誰或者說什么最有能力提供安全、可靠且公平的醫(yī)療結果。

不過，這篇文章并不會羅列人工智能的最新成就，也不會統(tǒng)計它在診斷中的戰(zhàn)績。我更想討論一個前提：憑什么必須由醫(yī)生來裁定技術能否取代他們？甚至，醫(yī)生真的應該站在這場討論的C位嗎？

從哲學探究的角度看，當問題本身關乎“誰應當提供患者照護”這樣宏大的議題時，我們更需要強調立場上的對等與公平。我們理所當然會審視大型科技公司，質疑它們的動機與手段，但醫(yī)學體系本身同樣存在利益沖突。假定醫(yī)生可以裁決自身是否不可或缺，無異于讓最有利益關聯(lián)的一方同時擔任法官與陪審團。

因此，在這篇文章中，我并不把焦點放在人工智能本身，而是審視一個更隱蔽的前提：是否應由醫(yī)生來決定機器人醫(yī)生能不能、該不該取代他們的位置。這個假設太過常見，以至于我們很少在討論醫(yī)療的未來時把它單拎出來反思。

醫(yī)生本身就深深嵌入這個正在被審視的體系之中。他們的職業(yè)地位、收入結構乃至自我認同，都與這場討論緊密相連，我們當然可以理解醫(yī)生們更愿意相信自己是不可替代的。然而，歷史反復提醒我們，那些在生死存亡中押下重注的人，往往最看不清自己的“可替代性”。如果我們希望更清醒地思考機器人醫(yī)生能否取代人類醫(yī)生，甚至能否與人類醫(yī)生協(xié)作，那么我們就需要暫時走出醫(yī)生的立場，從問題本身出發(fā)進行審視，盡可能減少既有立場與利益牽連的影響。

換言之，一個局外人的視角至關重要。獨立的觀察者，往往更容易看到局內人所忽視、或不愿正視的問題。這意味著我們需要引入多重視角，比如哲學、社會學、心理學，以及患者自身的聲音。也許正是這些視角，更適合追問幾個根本問題：醫(yī)學究竟是為了什么？它運作得如何？又是誰，或是什么，最能實現它的目標？

基于這樣的立場，我希望開啟一場關于醫(yī)學過去與未來的討論。

自信、神話與否認：

醫(yī)學的心理結構

以預后判斷與治療決策為例——當我們把心理層面的“聚光燈”打在醫(yī)生的表現上時，所呈現出的圖景頗為耐人尋味。醫(yī)生必須以堅定的姿態(tài)行事；猶豫不決可能付出生命的代價。哲學家可以辯證性看到問題，在幾個角度之間反復權衡；但臨床醫(yī)生往往必須在高風險情境下迅速作出決定。自信，甚至某種程度的過度自信，幾乎成為這一職業(yè)角色的內在要求。

然而，自信并不等于準確。一項針對重癥監(jiān)護病房患者的研究發(fā)現，那些對自己診斷“完全確信”的醫(yī)生，其判斷錯誤率高達40%。[2]更值得警惕的是，隨著經驗增加、對臨床判斷愈發(fā)熟悉，醫(yī)生往往更少征詢同事意見，也更少尋求其他的可能。權威感有時會發(fā)酵為過度自信，而在外人看來，那往往與傲慢無異。

同時，患者在某種程度上也參與了這種機制。我們往往更偏好那些展現出強烈自信的醫(yī)生，即便這種自信并不完全建立在事實之上。白大褂至今仍被視為權威的象征；果斷的態(tài)度會讓人安心，即使判斷本身是錯誤的。然而，數十年的研究一再表明，確信感并不是準確性的可靠指標。正如一位病理學家所形容的那樣，醫(yī)生常?！靶凶咴谝粓F樂觀的迷霧之中”。[3]

數百年來，我們始終生活在“醫(yī)生不可替代”的神話之中。醫(yī)生不僅是治療者，更是某種文化象征：他們仿佛是世俗社會中的身體祭司，是直面死亡的守望者，也是解讀痛苦的詮釋者。我們向他們尋求的，不只是治療方案，還有安慰、儀式感，甚至某種超越性的意義。

然而，這種神話本身也會遮蔽判斷。當我們堅持認為“只有人類才能提供照護”時，背后真正的意思不過是“我們難以想象另一種安排”。歷史上有太多曾被視為不可撼動的職業(yè)與角色，比如神職人員、航海導航者、甚至銀行柜員，他們最終都在不同領域、以不同形式被取代或重塑。

外科醫(yī)生一度反對使用麻醉，因為他們擔心這會削弱自己苦練多年的“快速手術”技能。

還有一種“癥狀否認”，并非出現在患者身上，而是存在于整個職業(yè)內部。法國啟蒙思想家伏爾泰在《坎迪德》（Candide）中借潘格洛斯醫(yī)生之口，諷刺了那種盲目樂觀的態(tài)度，即無論現實如何嚴酷，都聲稱世界已經是“最好的可能世界”，一切“都是最好的安排”。

醫(yī)學界在某些時期，也呈現出類似的“潘格洛斯式樂觀”（Panglossian stance）：對自身的失敗輕描淡寫，甚至刻意回避。例如，診斷錯誤在醫(yī)學史上長期未被充分重視。

1999年，美國國家醫(yī)學院發(fā)布了全文長達270頁的關于醫(yī)療差錯的里程碑式報告《人非圣賢，孰能無過：構建更加安全的衛(wèi)生體制》（To Err Is Human: Building a Safer Health System），但索引中與“診斷錯誤”相關的條目僅有兩處。到了21世紀初，當患者安全研究者如大衛(wèi)·紐曼-托克（David Newman-Toker）和彼得·普羅諾沃斯特（Peter Pronovost）開始將誤診問題界定為一場危機時，他們所遭遇的，卻是制度性的冷漠與職業(yè)內部的抗拒。

醫(yī)生本能地淡化自身錯誤，這種反應可以理解，但也耐人尋味。研究顯示，當面對關于醫(yī)療失誤的數據時，醫(yī)生比患者更傾向于認為這些數字被夸大了，或認為問題發(fā)生在別的醫(yī)生身上。

以外科醫(yī)生為例，他們往往持續(xù)低估自己手術并發(fā)癥的發(fā)生率?？此品裾J的姿態(tài)，實際上更像是一層保護殼——用來維護職業(yè)身份，甚至維系繼續(xù)執(zhí)業(yè)所需的心理承受力。某種程度上，如果過度謙卑、時時自我懷疑，反而可能讓人難以在高壓環(huán)境中堅持下去。許多醫(yī)生告訴我，他們會被自己的錯誤長期困擾。然而，更難面對的現實是：還有大量錯誤，從未被察覺，也從未被承認。

行業(yè)保守與職業(yè)壟斷：

當利益影響判斷

歷史表明，這種防御姿態(tài)同樣延伸至對創(chuàng)新的態(tài)度。醫(yī)學界曾多次抵觸那些挑戰(zhàn)既有理論與實踐的新見解。麻醉、消毒、疫苗，甚至洗手在最初都遭到輕視。外科醫(yī)生一度反對使用麻醉，因為他們擔心這會削弱自己苦練多年的“快速手術”技能，盡管當時的患者在手術臺上痛苦掙扎。

正如歷史學家戴維·伍頓（David Wootton）在《致命藥方:自希波克拉底起醫(yī)生的危害》（Bad Medicine: Doctors Doing Harm Since Hippocrates）一書中所指出的那樣，醫(yī)學界對新進展的遲疑與抗拒，常常拖慢整體的進步。即便到了近年，醫(yī)生群體對一些基礎性的數字化工具也曾表現出明顯的保留，例如允許患者在線訪問個人病歷。直到2021年，美國多數醫(yī)療機構仍在使用傳真機傳遞臨床信息。在英國，英國國家醫(yī)療服務體系每年依然在郵票和紙張上花費數百萬英鎊。

醫(yī)學中的保守主義，并非總是壞事。哲學家托馬斯·庫恩（Thomas Kuhn）在《科學革命的結構》中指出，科學共同體需要在證據尚未充分之前捍衛(wèi)既有范式[4]。否則，各種一時風潮都會動搖學科根基。然而，醫(yī)學的謹慎常常超出了必要的審慎。對變革的抗拒，一方面源于沉重的工作負擔（這一點確實需要充分理解）；另一方面，也因為維持現狀往往更省力，有時還關系到既有的職業(yè)利益。

我們不妨看看醫(yī)學界是如何極力維護自身的專業(yè)主導地位的。在美國，執(zhí)業(yè)護士和醫(yī)師助理雖然并非醫(yī)生，但在法律上已經能夠承擔多達90%的初級保健醫(yī)生的工作[5]。多項研究顯示，由執(zhí)業(yè)護士照護的患者，其滿意度往往不低于、甚至高于由醫(yī)生直接照護的患者[6]。

然而，醫(yī)生組織卻持續(xù)游說，限制非醫(yī)生群體的執(zhí)業(yè)自主權。美國醫(yī)學會每年投入數千萬美元，以維護醫(yī)生群體的主導地位，其支出規(guī)模甚至超過不少硅谷科技公司。在英國，英國醫(yī)學會也持續(xù)反對擴大醫(yī)師助理的職責范圍，警告此舉會威脅醫(yī)生的獨特角色。而與此同時，數以百萬計的患者無法獲得任何及時的醫(yī)療照護。

這種自我保護的職業(yè)立場同樣體現在對透明度的態(tài)度上。如今，患者在法律上已擁有查閱個人病歷的權利。然而，當美國和英國的監(jiān)管機構試圖將在線訪問病歷常態(tài)化時，相關專業(yè)組織卻表達了強烈反對。一些醫(yī)生警告說，這會引發(fā)患者的焦慮和困惑，甚至浪費門診資源，但這些擔憂后來大多并未出現。真正被揭示出來的，是一個更令人尷尬的事實：五分之一的患者表示，他們在自己的病歷中發(fā)現了錯誤，其中一些還相當嚴重。難怪這一改革當初會遭到如此激烈的抵制。

當然，這并不是說醫(yī)生們有什么惡意。對于那些擔心會被大量咨詢和額外工作所淹沒的醫(yī)生而言，對病歷開放持保留態(tài)度，也是可以理解的。同樣值得強調的是，絕大多數醫(yī)生都敬業(yè)且專業(yè)，而且富有同理心。然而，從職業(yè)整體的層面來看，對那些可能帶有自利傾向的做法進行反思與質疑，依然至關重要。

醫(yī)學擁有的強大影響力，部分源于學者理查德·薩斯坎德（Richard Susskind）與丹尼爾·薩斯坎德（Daniel Susskind）所提出的“職業(yè)大交易”（grand bargain）。他們在《專業(yè)人士的未來：技術如何改變專家的工作》（The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts）一書中指出：社會賦予專業(yè)人士聲望、地位與優(yōu)厚報酬，交換條件是其承諾發(fā)揮專業(yè)能力與遵循倫理規(guī)范。

醫(yī)生在診斷與治療領域享有制度性的壟斷地位，并通過執(zhí)照與監(jiān)管機制控制職業(yè)準入。作為回報，公眾將信任托付于他們，相信他們會以患者的最佳利益為先。

事實上，在全球范圍內，醫(yī)生一直位列最受信任的職業(yè)群體之中，信任度遠高于記者、政治人物與宗教人士。然而，這種“交易”并非總能兌現。醫(yī)生群體所享有的特權顯而易見：高收入、文化聲望以及政治影響力；但相應的責任，卻未必清晰可見。當專業(yè)組織反對患者查閱病歷、限制執(zhí)業(yè)護士的自主權，或否認診斷錯誤的規(guī)模時，他們維護的往往是行業(yè)共同體的利益，而非公眾利益。

這并非在貶低醫(yī)學的價值，也不是在質疑醫(yī)生群體的使命感。然而，職業(yè)滿足感、社會聲望或高收入，并不能成為維持某一職業(yè)結構不變的正當理由。畢竟，大多數人并不總能從自己的工作中獲得快樂[7]。因此，無論是醫(yī)生所享有的特殊地位，還是以“工作有意義”為由的辯護，都需要加以獨立的審視，而不能直接當作結論。

我們必須再次強調一個核心問題：當前的制度安排，是否真正提供了可靠且可及的醫(yī)療服務？如果答案是否定的，那么是否存在新的模式：如果引入人工智能，事情會變得更好嗎？

過程和結果哪個更重要？

暢想AI時代下醫(yī)學的未來

無論是比較機器人醫(yī)生與人類醫(yī)生誰表現更優(yōu)，還是探討某種人機協(xié)作模式是否更理想，在我們拿出相關的證據討論之前，許多醫(yī)生就已經表現出明顯的抗拒。作為一名健康信息學研究者（health informaticist），也就是專門研究醫(yī)療數據的實證研究人員，我多年來在多個國家就這一問題調查過醫(yī)生的看法，可以明確地說，他們的辯護理由幾乎如出一轍。他們認為，人工智能缺乏所謂的“判斷力”。它沒有直覺，沒有靈光一現的洞察，沒有本能或預感，也無法真正“體察”患者的狀態(tài)。

麻醉科醫(yī)生羅納德·德沃金（Ronald Dworkin）曾概括這一立場：

由于人工智能缺乏直覺、懷疑感、本能、預感與情感，它也就缺乏人類意義上的判斷力。它所能處理的，只是抽象層面的內容，即語言與符號本身。它無法透過文字觸及其背后的真實情境，也無法真正深入問題的核心。

理查德·薩斯坎德一再強調，我們往往把人類判斷抬升為一種本身就具有價值的能力，卻很少追問一個更根本的問題：人類判斷究竟是在解決什么問題？要實現準確診斷，醫(yī)生的判斷是否是唯一的解決方案，其結論并不明確。在這一點上，薩斯坎德認為，我們必須清楚地區(qū)分過程和結果。在醫(yī)學領域，職業(yè)體系往往優(yōu)先維護既有的過程：問診的儀式感、床旁交流所承載的權威，以及所謂的醫(yī)學藝術性，而不是把注意力牢牢地聚焦在能否帶來更好的結果之上。

但這正是典型的過程至上思維。這種論證維護的是決策如何作出的神秘性，而沒有追問那個真正關鍵的問題：這些決策究竟為患者帶來了什么結果？一個因劇烈胸痛走進急診室的人，并不會在意診斷來自人類直覺還是算法模型；他們在意的只有三點：診斷是否正確，是否迅速作出，以及是否隨之給予恰當的治療。

正如理查德·薩斯坎德在其新著《如何思考人工智能：迷津指要》（How to Think About AI: A Guide for the Perplexed）中所寫：“尋求專家?guī)椭娜?，通常不會對專業(yè)顧問說，‘早上好，我想要一點判斷力?！袛啾旧聿⒉皇悄康??！彼_斯坎德進一步指出，人們真正想要的是安心，而不一定是治療師本身；他們想要的是健康，以及獲取準確信息的途徑，而不一定是一次又一次的醫(yī)療預約。

當然，現實要更為復雜一些。許多人早已對那些熟悉的流程產生了情感依附，比如候診室的儀式感、白大褂所象征的權威、問診時那種令人安心的語速與語調。但其中有一部分，不過是習慣，而未必是真正的偏好：我們接受這些儀式，只是因為它們一直如此。患者或許會享受這種熟悉感，但歸根結底，當觸及診斷是否有延誤或遺漏的核心問題時，他們并不會太在意醫(yī)學的智慧究竟是通過一位親切的醫(yī)生傳達，還是通過一個電腦界面呈現；他們更在意的，是自己能否得到準確的診斷、有效的治療，以及有溫度的照護。

真正重要的不是情感上的眷戀，而是醫(yī)療能否變得更加準確、更加及時，也更加有人性與尊嚴。

因此，這些問題并不只是紙上談兵，也不只是精巧的思想實驗。它們穿透真實生活的肌理，包括我自己家庭的經歷，也揭示了醫(yī)學體系內部的裂縫。醫(yī)生之所以會犯錯，并不僅僅因為疲憊、過勞或資源不足，更因為他們是人：受限于人類的心理機制，被長期形成的習慣所塑造，同時也受到那些維護自身利益的制度與機構的保護。

如果技術只是以數字化的形式復制醫(yī)學舊有的缺陷，那么它并不會拯救我們。每一次創(chuàng)新，在解決某些問題的同時，也會帶來新的復雜性。但這既不足以成為拒絕進步的借口，也不該讓我們在辯論開始之前就先設好框架、鎖死答案。

人工智能確實伴隨著嚴肅的倫理與政治風險，從加劇不平等，到產生新的傷害形式；從崗位流失，到環(huán)境成本。這些問題都值得認真審視。然而，無益的是將技術進行“先射箭再畫靶”式的歪曲，用片面甚至失真的方式來描繪人工智能對醫(yī)學可能帶來的影響，或者無限期地將判斷權交還給那個正面臨自身存續(xù)挑戰(zhàn)的職業(yè)群體。醫(yī)生不應成為唯一被賦予權力、來裁定自己是否可以被替代的人。

于是，問題落回到當下：機器人醫(yī)生是否可行？真正重要的，不是情感上的依戀，而是醫(yī)療是否能夠變得更加準確、更加及時，也更加有人性。我很清楚這個問題關乎什么：那是被誤診吞噬的歲月，是被拖延的治療，是被忽視的病情，直到為時已晚。醫(yī)生為自己歷經艱苦訓練所錘煉出的直覺辯護，是再自然不過的事[10]。

但這種辯護，往往發(fā)生在一種抽離現實的高度之上，遠離那些被醫(yī)學體系辜負的患者真實生活。我的兄弟姐妹，在一個又一個錯誤診斷被當作“規(guī)情況處理的過程中，承受了多年的自我懷疑。這些遺漏、偏見與錯誤，并非某種可以抽象討論的概念，盡管醫(yī)生或許愿意如此理解。它們是實實在在的傷害，只是太多時候，沒有被看見。

如果機器人醫(yī)生真的要發(fā)揮作用，它不應只是披著白大褂、模仿醫(yī)生權威的替身，而應促使我們更深入地反思醫(yī)學究竟為何而存在，又應當服務于誰。關鍵不在于守住一個職業(yè)的邊界，而在于重新構想一種實踐的形態(tài)。

在這樣的視角下，真正迫切的問題并不是人工智能是否能夠取代醫(yī)生。支持或反對的證據，很快就會逐步顯現。最重要的是，我們是否愿意擺脫那些被神化的觀念，正是它們把醫(yī)學束縛在自身的局限之中。唯有如此，我們才可能真正開始設想，并認真追問：新的體系與流程，是否比我們當下所擁有的，能夠更好地服務患者。

譯者后記

這篇文章以冷靜而克制的筆觸，挑戰(zhàn)了“醫(yī)生不可替代”這一長期被默認的觀念。作者并未將矛頭指向個體醫(yī)生，而是直指醫(yī)學體系中由人性、制度與職業(yè)利益交織而成的結構性問題。文章最具力量之處，在于它不斷把抽象討論拉回真實生活：誤診、延誤治療、被忽視的患者經驗，讓是否引入AI不再是技術幻想，而是關乎生命的現實選擇。作者提醒我們，真正需要被守護的不是某個職業(yè)的尊嚴，而是醫(yī)療能否變得更準確、更及時、更有人性。這種將情感、倫理與結果導向并置的視角，為理解醫(yī)學的未來提供了難得的清醒與勇氣。

原文鏈接：https://aeon.co/essays/who-should-decide-the-role-of-ai-in-the-future-of-medicine

1.https://qualitysafety.bmj.com/content/33/2/109

2.https://link.springer.com/article/10.1007/s00134-001-1129-x

3.https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC1487286/

4.https://aeon.co/essays/science-needs-the-freedom-to-constantly-change-its-mind

5.https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC2794129/

6.https://academic.oup.com/intqhc/article-abstract/27/5/396/2357352?

7.https://aeon.co/essays/what-if-jobs-are-not-the-solution-but-the-problem

8.https://aeon.co/users/ronald-w-dworkin

9.https://www.newstatesman.com/culture/books/book-of-the-day/2025/09/dr-ai-will-see-you-now

10.https://aeon.co/essays/for-an-anaesthesiologist-intuition-stands-between-life-and-death

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Chen Institute與華山醫(yī)院、上海市精神衛(wèi)生中心設立了應用神經技術前沿實驗室、人工智能與精神健康前沿實驗室；與加州理工學院合作成立了加州理工天橋神經科學研究院。

Chen Institute建成了支持腦科學和人工智能領域研究的生態(tài)系統(tǒng)，項目遍布歐美、亞洲和大洋洲，包括、、、科研型臨床醫(yī)生獎勵計劃、、、科普視頻媒體「大圓鏡」等。