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AI開(kāi)始“搶飯碗”了？ACC大會(huì)：醫(yī)生的核心價(jià)值恰恰在于整合、篩選與決策這些專(zhuān)業(yè)信息。

撰文：醫(yī)學(xué)界報(bào)道組

2026年美國(guó)心臟病學(xué)會(huì)（ACC）年會(huì)上，一場(chǎng)題為“回應(yīng)Dr. Google和ChatGPT的專(zhuān)業(yè)建議”的講座引發(fā)了廣泛關(guān)注。講者以一個(gè)真實(shí)病例開(kāi)場(chǎng)：51歲男性，因腹痛急診行胸腹盆CTA，意外發(fā)現(xiàn)冠脈鈣化?；颊呋丶液蟠蜷_(kāi)搜索引擎，輸入“急診科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)我的CT有動(dòng)脈鈣化，接下來(lái)怎么辦？”——這已成為當(dāng)下臨床診室的日常場(chǎng)景。

隨著ChatGPT等大語(yǔ)言模型的普及，患者獲取醫(yī)學(xué)信息的渠道從“搜索”升級(jí)為“對(duì)話”。他們帶著AI生成的建議走進(jìn)診室，期待醫(yī)生驗(yàn)證、解釋或執(zhí)行。這一變化給臨床實(shí)踐帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：醫(yī)生該如何回應(yīng)AI的“專(zhuān)業(yè)意見(jiàn)”？如何在信息碎片化的時(shí)代，重新確立專(zhuān)業(yè)判斷的價(jià)值？

這場(chǎng)ACC講座給出的答案并非拒絕AI，而是提出了一個(gè)更深刻的命題：當(dāng)技術(shù)讓信息變得觸手可及，醫(yī)生的核心價(jià)值恰恰在于整合、篩選與決策。本文結(jié)合講座核心內(nèi)容，梳理美國(guó)醫(yī)生面對(duì)這一新常態(tài)的系統(tǒng)性應(yīng)對(duì)策略。

偶然發(fā)現(xiàn)？重新定義影像學(xué)

講座的第一個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn)，是對(duì)“偶然發(fā)現(xiàn)”這一概念的重新審視。講者指出，當(dāng)影像檢查因其他原因進(jìn)行時(shí)意外捕捉到冠脈鈣化，我們不應(yīng)稱之為“偶然”，而應(yīng)視作“機(jī)會(huì)性篩查”。

這一稱謂的轉(zhuǎn)變并非文字游戲，而是臨床思維的調(diào)整。研究表明，在因其他原因行胸部CT的患者中，約40%存在冠脈鈣化。一項(xiàng)2023年發(fā)表的研究納入超過(guò)5000例患者，通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法估算其鈣化評(píng)分，發(fā)現(xiàn)鈣化評(píng)分超過(guò)100者的死亡、心梗、卒中風(fēng)險(xiǎn)顯著升高。另一項(xiàng)薈萃分析涵蓋超10萬(wàn)例患者，證實(shí)非門(mén)控CT上的鈣化與主要心血管不良事件風(fēng)險(xiǎn)提高1.3至2.5倍相關(guān)。

圖1 一項(xiàng)涵蓋超10萬(wàn)例患者的薈萃分析

這意味著，每一次因腹痛、咳嗽或外傷進(jìn)行的CT檢查，都可能成為一次心血管風(fēng)險(xiǎn)的早期預(yù)警。如果僅將其視為“偶然”而忽略，便錯(cuò)失了重要的預(yù)防機(jī)會(huì)。講者強(qiáng)調(diào)，放射科報(bào)告對(duì)鈣化的描述率已從不足20%提升至70%以上，但臨床行動(dòng)卻嚴(yán)重滯后——不足1/50的患者被轉(zhuǎn)診至心內(nèi)科，僅3%啟動(dòng)了他汀或阿司匹林治療。這一“報(bào)告-行動(dòng)”差距，正是當(dāng)前醫(yī)療系統(tǒng)需要直面的核心問(wèn)題。

該吃藥嗎？2026血脂指南提供決策框架

當(dāng)患者帶著AI建議詢問(wèn)“我該不該吃藥”時(shí)，醫(yī)生需要一套清晰的決策框架來(lái)回應(yīng)。2026年最新血脂管理指南提出的“CPR”路徑，恰好為此提供了依據(jù)。

C——計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)（Calculate）：首先使用心血管疾病事件風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)（PREVENT）或動(dòng)脈粥樣硬化性心血管疾?。ˋSCVD）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分工具，評(píng)估患者10年及終生心血管事件風(fēng)險(xiǎn)。這是所有決策的基礎(chǔ)。

P——個(gè)體化考量（Personalize）：結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分未涵蓋的因素進(jìn)行修正，包括早發(fā)冠心病家族史、脂蛋白(a)水平、性別、種族、炎癥指標(biāo)等。對(duì)于本病例中的51歲男性，早發(fā)心臟病家族史就是一個(gè)重要的個(gè)體化修正因素。

R——再分類(lèi)（Reclassify）：若風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估后仍存在不確定性，可通過(guò)冠脈鈣化評(píng)分進(jìn)一步明確風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)。2026年血脂指南提出的CPR路徑中，最關(guān)鍵的‘R（再分類(lèi)）’環(huán)節(jié)，其核心工具正是冠脈鈣化（CAC）評(píng)分。如下圖所示，在傳統(tǒng)10年風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基礎(chǔ)上，加入CAC評(píng)分后，患者的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和治療方案將得到精準(zhǔn)修正：CAC評(píng)分為0者可推遲他??；1-100分者啟動(dòng)中等強(qiáng)度他??；>100分者則需高強(qiáng)度他汀、阿司匹林，甚至考慮鈉-葡萄糖共轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白2抑制劑（SGLT2i）等綜合管理。

圖2 冠脈鈣化（CAC）評(píng)分如何修正傳統(tǒng)ASCVD風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

這一路徑的關(guān)鍵在于：即使存在鈣化，也無(wú)需立即進(jìn)行負(fù)荷試驗(yàn)或冠脈造影。鈣化評(píng)分是風(fēng)險(xiǎn)分層工具，而非缺血評(píng)估手段。醫(yī)生需要向患者解釋這一點(diǎn)，避免因AI建議而陷入不必要的檢查。

如何行動(dòng)？系統(tǒng)設(shè)計(jì)與溝通藝術(shù)

僅有指南和證據(jù)遠(yuǎn)不夠。講座的第三部分聚焦于一個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：如何讓“影像報(bào)告”真正轉(zhuǎn)化為“治療方案”？

斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究為此提供了實(shí)踐范本。研究者通過(guò)深度學(xué)習(xí)識(shí)別影像報(bào)告中已提及鈣化但未接受治療的患者，隨機(jī)分組后，一組常規(guī)處理，另一組則主動(dòng)向醫(yī)生和患者發(fā)送通知。結(jié)果令人震撼：6個(gè)月內(nèi)，干預(yù)組他汀使用率從不足10%躍升至70%以上。

圖3 斯坦福大學(xué)的一項(xiàng)研究

這一結(jié)果說(shuō)明，僅靠放射科報(bào)告遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，必須建立主動(dòng)通知、明確路徑、責(zé)任到人的閉環(huán)管理機(jī)制。目前，已有醫(yī)療系統(tǒng)在影像報(bào)告中嵌入自動(dòng)轉(zhuǎn)診至預(yù)防心內(nèi)科的建議，并已取得成效。

在溝通層面，講座特別強(qiáng)調(diào)了應(yīng)對(duì)“AI建議”的藝術(shù)。當(dāng)患者帶著ChatGPT或搜索引擎的建議就診時(shí)，醫(yī)生應(yīng)避免直接否定或嘲諷，而是采用“傾聽(tīng)-解釋-共情”的策略：

傾聽(tīng)：“他們是怎么跟您說(shuō)的？您對(duì)這件事最擔(dān)心的是什么？”

解釋：“我理解您的顧慮。根據(jù)最新的指南和您的情況，我的思路是這樣的……”

共情：“您能主動(dòng)來(lái)了解這件事非常好，我們一起把下一步弄清楚。”

同時(shí)，講者建議用“機(jī)會(huì)性篩查”替代“偶然發(fā)現(xiàn)”這一表述，有助于減輕患者焦慮，增強(qiáng)治療依從性。當(dāng)患者理解“這不是意外，而是一次預(yù)防的機(jī)會(huì)”時(shí)，醫(yī)患之間的信任關(guān)系也得以強(qiáng)化。

圖表：應(yīng)對(duì)患者“AI建議”的臨床路徑

結(jié)語(yǔ)

當(dāng)患者帶著AI意見(jiàn)走進(jìn)診室，醫(yī)生的價(jià)值從未如此清晰。AI可以提供信息，卻無(wú)法整合個(gè)體化的臨床情境；可以列出選項(xiàng)，卻無(wú)法權(quán)衡風(fēng)險(xiǎn)與獲益；可以生成文本，卻無(wú)法傳遞信任與共情。

這場(chǎng)ACC大會(huì)講座傳遞的核心信息是：我們不必害怕AI，也不必與AI競(jìng)爭(zhēng)。真正不可替代的，是醫(yī)生在信息洪流中做篩選、在不確定性中做決策、在焦慮中做連接的能力。當(dāng)患者說(shuō)出“ChatGPT說(shuō)我可以不吃藥”或“AI建議我做進(jìn)一步檢查”時(shí)，醫(yī)生的回應(yīng)不應(yīng)是“它懂什么”，而應(yīng)是“我們一起看看，什么對(duì)你最合適”。

醫(yī)學(xué)的本質(zhì)，從來(lái)不是信息的堆砌，而是在復(fù)雜中做出判斷，在不確定中給予確定。這一點(diǎn)，無(wú)論技術(shù)如何演進(jìn)，都不會(huì)改變。

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責(zé)任編輯：銀子

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