本報記者 胡彬
2025年初，由國內科技公司自主研發的大模型DeepSeek，以開源、輕量化和多場景能力受到廣泛關注。
自2022年11月生成式人工智能（AI）模型ChatGPT正式發布以來，AI如同一股不可阻擋的浪潮，席卷了各個行業。從臨床實踐到醫學研究，從教育培養到患者管理，如今，AI深刻地改變了醫療行業的麵貌。
在臨床實踐中，AI的應用已經取得了一係列顯著成果。AI強大的數據分析能力和算法模型，可幫助臨床醫生做出更加科學合理的決策。在醫學影像分析中，AI可顯著提升診斷效率。醫療大模型不僅能顯著提升診斷的準確性和效率，還可覆蓋全病程管理，支持醫院績效考核和費用控製，持續幫助醫療機構提升醫療質量和管理水平。
在科學研究領域，AI同樣取得了令人矚目的成就。2024年諾貝爾化學獎的獲獎項目就展示了AI與生物學的深度融合。穀歌DeepMind團隊的戴米斯·哈薩比斯和約翰·江珀開發的AI模型AlphaFold2，能夠從蛋白質的氨基酸序列中預測其三維結構，預測精度接近實驗室標準方法（如X射線晶體學）。這一成果不僅推動了基礎醫學研究的發展，還為藥物研發、疾病診斷等臨床應用提供了有力支持。此外，AI還在基因編輯等眾多領域展現出了巨大潛力，為醫學研究帶來了前所未有的機遇。
在醫學教育方麵，AI的作用也不容小覷。AI能夠模擬各種臨床場景，讓醫學生、年輕醫生在虛擬環境中進行操作，積累經驗並提升應對複雜情況的能力。同時，AI技術的不斷發展，也為醫學院校的課程和專業設置帶來改變，促進了醫學專業與其他學科的融合，為未來醫療行業的智能化發展奠定基礎。
特別值得關注的是，近期，許多醫療機構紛紛在內部係統中部署了DeepSeek，有的還嚐試利用它開發更多的應用場景。
大模型在醫療領域的應用雖然給醫生的醫教研等工作帶來了諸多便利，但也帶來了一些需要我們正視的問題。
醫學領域知識、技術等更新迅速，但大模型的動態更新存在延遲，可能影響其在臨床中的適用性。
海量數據是大模型重要的“能量來源”，但醫療數據相對分散且存在孤島現象，部分數據不完整、標注不準確，可能影響模型分析和判斷的準確率。
盡管大模型在常見病和部分影像分析中表現出色，但在處理複雜、疑難病症時，仍有賴於醫生的豐富經驗進行判斷。
另外，在醫療場景中需要處理大量敏感的患者數據，盡管大模型采用了一些加密技術，但數據安全和患者隱私保護仍是亟待解決的問題。
大模型在實際應用場景中推理過程複雜，存在一定的“黑箱”特性。在醫療決策中，醫生往往需要明確的邏輯依據進行判斷並向患者進行解釋說明，而“黑箱”特性可能引發信任危機。
醫學關乎人類的生命健康，責任問題不容忽視。當AI輔助診斷或治療出現失誤時，目前責任歸屬尚不明確，甚至可能會帶來法律及倫理方麵的問題。
麵對AI帶來前所未有的機遇和挑戰，除了主動地擁抱新技術，醫生還應保持理性思考。AI隻是一種工具，而不是“偷懶神器”。AI雖然以其強大的數據分析和輔助決策能力，能為醫學領域提供巨大助力，但它仍無法替代醫生的專業判斷和人文關懷。醫生在臨床、科研、教學中使用AI時，還應結合自己紮實的專業基礎和豐富的實踐經驗，對AI提供的信息進行批判性思考和理性分析。
此外，醫學領域的發展日新月異，對於疾病的認識在不斷發展，新的治療方法在不斷湧現，這些都需要醫生不斷學習，更新自身的知識儲備，才能更好地應對複雜的醫療問題。
在這個AI與醫療深度融合的時代，醫生需要擁抱變革，更要理性前行。