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人工智能大会上的张文宏：一位医生对AI医疗的冷思考与热拥抱

来源：AI门户网时间：2026/4/30 11:37:32 共 2313 浏览

在近几年大大小小的人工智能峰会上，医学专家的身影愈发常见。他们不再是单纯的技术聆听者，而是成为塑造AI应用边界的关键声音。这其中，国家传染病医学中心主任、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏医生的观点，总能引发一阵不小的波澜。他不算是一个纯粹的“技术乐观派”，甚至在一些场合显得颇为审慎。但恰恰是这种来自临床一线的“冷思考”，为我们勾勒出AI融入医疗体系的真实图景——那是一场需要平衡与智慧的漫长跋涉。

一、争议的焦点：病历系统门口的“拒绝牌”

事情要从一次论坛上的发言说起。张文宏医生曾公开表示，他拒绝将AI系统性地引入医院的病历系统。这话一出，简直像在滚烫的油锅里滴了水。反对者觉得，这无异于“因噎废食”，是技术保守主义；赞同者则认为，这是对医疗专业本质的坚守。

我们来拆解一下张医生的逻辑。他的担忧非常具体：如果一个年轻医生从实习开始，就习惯性地用AI生成病历、推导诊断，那会怎样？他可能节省了大量查阅文献和整理信息的时间，但与此同时，他独立进行病史采集、提炼关键信息、形成临床思维闭环的“童子功”训练，就被大大压缩了。久而久之，他可能会变成一个熟练的AI操作员，却丧失了判断AI结论对错的能力。用他的话说：“没经过系统的训练，就不能知道AI对还是错。”

这个担忧，触及了医学教育的核心。医学，尤其是临床医学，其精髓不仅仅是知识的堆砌，更是一种在不确定性中做出判断的“技艺”。这种技艺的养成，离不开在大量具体病例中摸爬滚打，从错误中学习，在导师的“手把手”带教下，慢慢形成自己的“临床直觉”。如果这个基石被AI的便捷性所架空，那么未来我们拥有的，可能是一代知识检索能力超强，但独立诊断能力堪忧的医生。这绝非危言耸听，而是一个关乎医疗体系未来根基的严肃命题。

二、并非全盘否定：AI的“超级助手”定位

有趣的是，如果你就此认为张文宏是AI的反对者，那就大错特错了。在另一些场合，他多次强调，自己也在使用AI，并称其为医生的“超级助手”和“能力放大器”。这种看似矛盾的态度，恰恰揭示了他对AI医疗应用边界的清晰界定。

在他看来，AI的价值在于“赋能”而非“替代”。什么是赋能？我理解，就是把医生从那些重复、繁琐、耗时的劳动中解放出来。比如：

*海量文献速览：面对一个罕见病，AI可以在几分钟内梳理全球最新的诊疗指南和文献，给出一个综述。

*病历文书辅助：将门诊录音快速转写成结构化的病历草稿，医生只需做修改和确认，极大减轻文书负担。

*风险预警提示：在阅读影像片子时，AI可以快速标记出可疑病灶，提醒医生重点关注，减少漏诊。

*慢病管理随访：自动跟踪患者的日常监测数据，在出现异常时提醒医患双方。

对于这些辅助性工作，张医生持开放甚至欢迎的态度。他自己就坦言，面对海量复杂病例时，会让AI“先看一遍”，但他能凭借深厚的专业功底，一眼识别出其中的错误或局限。问题的关键就在这里：他能“一眼识错”，而一个训练不足的年轻医生，可能就全盘接受了。所以，他的主张可以概括为：先让医生成为强大的“主驾驶”，再让AI这个“超级副驾”上车，而不是让一个还没学会开车的人，直接依赖自动驾驶系统。

为了更清晰地对比这两种角色定位，我们可以看看下面的表格：

应用场景	“替代者”模式的风险	“超级助手”模式的价值	张文宏的核心关切
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病历生成与诊断	削弱医生临床思维训练，导致鉴别能力退化。	高效处理信息，提供参考，解放医生时间。	医生的专业判断力是底线，不可外包。
患者自诊与问诊	患者盲从导致误诊，责任主体模糊，损害医患信任。	提供便捷的健康科普和风险初筛，引导就医。	医疗行为的责任主体必须是医生，AI不能直接面向患者输出最终诊断。
医学教育与培训	学生依赖AI获取答案，缺乏深度思考和推理过程。	提供海量、最新的学习资料和模拟病例，辅助教学。	必须保障年轻医生通过传统“手把手”模式建立扎实的临床思维。
公共卫生与科研	过度依赖模型预测，忽视社会、人文等复杂变量。	快速分析流行病学数据，预测趋势，加速药物研发。	工具再好，也需人类把握方向，理解复杂系统的互动。

这张表格清晰地展示了，争论的焦点从来不是“要不要用AI”，而是“怎么用”和“用在哪儿”。张医生的立场，更像是在为这股技术洪流修筑堤坝，划定河道，防止它冲毁医疗体系最珍贵的核心地带——人的专业性与责任感。

三、边界探索：AI医疗的“可为”与“不可为”

那么，这条边界究竟应该划在哪里？从张文宏多次的论述中，我们可以梳理出一些原则。

首先，在核心诊疗决策上，必须坚持“医生主导，AI辅助”。诊断的最终结论、治疗方案的选择，必须由经过专业训练、能承担法律责任的医生来做出。AI可以成为医生的“第二意见”，一个不知疲倦的“风险提示员”，但它不能坐在诊室里，直接告诉患者“你得了什么病，该吃什么药”。这既是医疗安全的要求，也是医学伦理的体现。

其次，在基层医疗和健康管理领域，AI可以发挥更积极的作用。这听起来似乎有些矛盾，但细想之下非常合理。我国优质医疗资源分布不均，基层医生水平参差。AI可以帮助他们进行疾病的初步筛查、常见病的诊疗参考、慢病患者的日常管理。相当于给每位基层医生配了一位“高年资的云端助手”，这有助于提升基层的整体服务能力，推动分级诊疗。正如张医生所说，要“利用人工智能而非替代人工，切实提升基层骨干的实战能力，打造一支带不走的基层健康守门员队伍”。

再者，需要建立“AI增强型”的医生培养体系。既然AI时代已经到来，医学教育就不能再固步自封。未来的医生，不仅要懂医学，还要具备一定的“数字素养”，学会如何与AI协作，如何批判性地审视AI给出的信息，如何将AI工具整合到自己的临床工作流中。培养的是能驾驭AI的“看门人”，而不是被AI驾驭的“操作员”。

四、冷思考背后的热望

纵观张文宏在各类人工智能大会上的发言，其核心思想其实是一贯的：在拥抱技术浪潮的同时，守住医疗以人为本的初心。他的“冷”，是对技术滥用潜在风险的清醒警惕；他的“热”，是对提升医疗整体效能、特别是基层医疗能力的深切期盼。

他反对的，是那种认为技术可以解决一切问题的盲目乐观，是那种为了效率而牺牲质量与人才培养的短视行为。他支持的，是让技术回归工具本位，服务于医生，最终造福于患者。这种观点，与当前全球AI治理领域强调的“人类最终控制”、“安全、可信、包容”等原则不谋而合。

说到底，AI再强大，也是对人类已有知识和模式的学习。如果作为“源头”的人类医生的专业能力退化，那么AI这个“放大器”的未来也将成为无源之水。张文宏的担忧，正是为了守护这个源头。他的每一次发声，就像一位经验丰富的船长，在欢呼新引擎马力强大的同时，坚持要亲手检查导航系统和船舵，因为他深知，穿越惊涛骇浪，最终依靠的不仅是动力，更是方向和掌控力。

人工智能与医疗的融合，注定是一场深刻的变革。我们需要张文宏这样来自实践前沿的“警示者”，也需要积极探索的技术开拓者。两者的碰撞与对话，或许正是我们找到那条安全、有效、有温度的未来医疗之路的最好方式。这条路，急不得，也慢不得，需要整个社会，带着理性与敬畏，一步步共同走下去。