还记得扁鹊治病的故事吗？在蔡桓公发病35天前，扁鹊就在他的皮肤上预见了疾病。只可惜那句“君有疾在腠理，不治将恐深”的预言，没有被蔡桓公当真。一个多月后，他病亡了。

　　如今，能提前预测疾病的扁鹊，穿越时空“来到”了你我身边。它还有了个新名字——医疗AI。国内外各大医院，上岗诊治的AI医生与日俱增，落地的“AI+医疗”场景纷至沓来，智能医疗新时代的大门骤然开启。

　　AI真的可以预测疾病吗？医疗AI，进化到什么程度了？

　　“AI大夫”能否预判疾病

　　最近，你是否也被一则消息刷屏：“谷歌DeepMind实验室凌晨突发论文，新一代AI诊疗系统已能通过血检数据，在3秒内揪出13种早期癌症……这套系统昨夜已通过FDA（美国食品药品监督管理局）绿色通道，下周起在纽约长老会医院试运行……”

　　3秒钟，如此惊人的数字，仿佛不只是筛查癌症的时间，还是我们迈向未来的所用时长。

　　然而，记者前往谷歌DeepMind实验室官网页面，却并未找到这项新研究的相关论文或报道；同时，业内人士也质疑该消息的真实性：“它也没有原链接，全网涉及这篇报道的文章都一模一样，看起来不像真的……”从事基因筛查研究的高校科研团队也表示：“这还需要看到严谨的科学设计才行。”

　　或许对AI来说，在患病前预测疾病还有点超前，但在诊断过程中评估疾病风险，它已力所能及。

　　这几天，在AI含量“超标”的科创热土杭州，人们就多了个智能健康医疗助手——好伴AI。

　　这款由杭州智诊科技推出的医疗AI应用，不仅能解读复杂的医学报告，还拥有可供患者随时求助的“医学专家分身系统”，如网红医生，浙江大学医学院附属第二医院（下称“浙大二院”）产科主任、主任医师王利权的数字分身。此外，它还能预测庞贝病等罕见病的发病。

　　“血小板增高提示骨髓增生性疾病可能，建议结合骨髓穿刺确诊；淋巴细胞偏低需排查免疫系统疾病……”记者体验发现，上传了一份血液检查结果后，不出1分钟，系统就生成了一份健康分析报告，并提示了几项潜在疾病风险。

　　智诊科技产品经理罗龙生告诉记者，好伴AI可以预诊和评估健康风险，如从用户的血糖波动，预判糖尿病并发症，或通过发热、红疹症状警示川崎症风险。

　　除了这类落地的基础医疗应用，在特定疾病的深度研究中，医疗AI也硕果累累。

　　去年10月，NHS（英国国民健康服务体系）试用了一个名为AI-ECG风险评估的AI工具。这个AI在读取心脏病患者的心电图后，能预测其早逝风险。

　　最近，浙江大学医学院附属第一医院（下称“浙大一院”）病理科，也出现了临床验证过多个高发病率癌症的AI病理助手——OmniPT。它由浙江大学计算机学院宋明黎教授团队联合浙大一院章京教授团队共同发布，可以在1至3秒内快速锁定病理图中病变。此外，在诊疗过程中精准预后评估，对它也不是难题。

　　“OmniPT有三项功能：诊断、预后、标志物挖掘。其中预后任务根据病理图中关键特征，能有效预测患者采用不同治疗方案后癌症发展情况与结果。”OmniPT技术研发负责人、浙江大学软件学院副教授冯尊磊介绍，预后功能采用跨层级关键特征锁定技术，从病理图海量繁杂特征中，快速找到与预后相关的关键特征，从而实现癌症精准预后预测。根据模型预后预测结果，临床医生可以更加有效、客观地制定个性化治疗方案。

　　这个前沿的名录还在不断拉长：湖畔实验室（阿里达摩院）医疗AI团队联合全国多家三甲医院推出的平扫CT+AI胰腺癌早筛技术，最近正式进入临床应用阶段的全国首个罕见病AI大模型“协和·太初”，几分钟内诊断罕见病病例的AI大模型“Med-Go”，国内首个研究专病的灵犀医学脑血管病专病大模型、急性脑卒中智能影像决策平台（iStroke）……

　　介入导诊、诊断、监管等环节的医疗AI正在迅速迭代，掀起浪潮。

　　就医体验悄然改变

　　其实，医疗AI就在你我身边。

　　全国首个数字健康人“安诊儿（Angel）”就诞生在浙江。它实现了导医导诊、预约挂号、复诊续方等线上服务一站式串联，目前已覆盖省市医院92家，累计服务超1400万人次。浙大二院Medcopilot医疗AI助手系统数秒便能生成一份出院小结；今年1月，浙江大学医学院附属妇产科医院牵头启动了百万新生儿多组学研究计划，借助AI破解儿童健康“密码”……

　　在医疗大模型投入时间早、医疗AI革命中始终领跑的浙江，已构建起涵盖基础医疗服务、智能诊断、手术辅助、科研创新等领域的立体化应用。大模型的应用，不仅“润物细无声”地改变了人们的就医体验，还悄然革新着医生的工作方式。

　　使用了医疗AI的医生们，又怎么看这位新“助理”？

　　“未来真的已来。”本周，浙江省中医院儿科副主任、主任中医师李岚教授发了一条朋友圈，让她如此感慨的是，医院电子病历系统引入了国产DeepSeek引擎，对患者的诊断和建议，居然与临床医生的想法非常接近。

　　今后AI真能给患者看病吗？这个问题从大模型一上线，便一直被提及。

　　如果说，此前医疗AI应用是自上而下的系统赋能和效率布局。那么，DeepSeek发布后，我们发现更多一线医生开始主动“挑”起了AI医生的话题。

　　春节假期刚结束，浙大二院胸外科主任医师范军强便在自媒体上发布了一条题为《测试DeepSeek是否能看肺结节》的视频。当他把一名48岁患者的数据输入系统后，DeepSeek几十秒便给出了非常详细的判断，还结合最新的指南给出建议。“确实厉害。”范军强称赞。

　　“我此刻就在用AI看肺结节，虽然它在影像诊断上有时会过度识别，但基本不会遗漏病变，还是有两把刷子的。”北京某医院放射科诊断方向规培医师小马也点赞了医疗AI。

　　“这次技术突破对医生有如此大触动是有原因的。”浙江省中医院大数据中心主任钮罗涌指出，DeepSeek打破了以往大模型提问后直接出答案的黑盒式运行模式，将逻辑推导过程透明化，并支持针对包括医疗在内特定场景的深度优化；同时因为以汉语为主要训练数据，所以它对复杂的汉语词汇和语境处理更为精准，使其文字输出更为流畅自然，符合汉语环境。

　　从某种程度看，这种交互感与医生看病的思维过程很契合，能“看病”，有人情味儿。

　　开源架构的优势，也加速了技术普惠。据了解，浙江省中医院已计划将融入DeepSeek的AI助手全面推广到该院的湖滨、钱塘、西溪三个院区，并在病历内涵质控、AI语音查房、日间手术生成、病历文书数据提取等多个关键场景发挥重要作用。

　　有趣的是，这几天，还有患者主动使用AI诊断结果与医师探讨病情。新型医患互动模式，正在重塑诊疗生态。

　　离不开医生把关的手

　　若想技高一筹，这个医疗AI大夫，还需打些“补丁”。

　　“一旦有误诊的情况，谁来担责？而且，在预防、诊断、治疗、康复等一众治病环节中，它只负责了较基本的流程。我后面治疗、拿药，不还是要和医生对接吗？”采访过程中，医院“常客”小安向记者表达了他的担忧。

　　最近，它也出现在了北京某三甲医院血液内科医生张大夫的朋友圈中：“既往患者会拿着几个医院方案给我，一看医生的签名都很熟悉，现在多了一个医生——AI。Deep小同学的淋巴瘤知识还有点薄弱。淋巴瘤亚型多，新药多。它还得与时俱进。”

　　的确，医疗AI的取经之路并非畅通无阻。多位业内人士表示，要真正实现医疗AI全流程覆盖，仍需时日。

　　“这个对讲究传承的中医来说，挑战更大些。”钮罗涌解释，例如，如何将中医口中的“望闻问切”转化为可量化指标，把“虚实寒热”等抽象中医概念变为数据表征，都是今后要解决的难题，需要在文本、影像、基因等多源数据深度融合上的技术突破。

　　基因信息安全怎么保障？诊疗责任如何认定？算法偏见怎么防范？与其他领域的AI不同，医疗AI还面临伦理安全防线、人机协作边界等隐患。

　　其实，对于其中的医疗信息安全问题，浙江已经出手。

　　2024年8月，诸暨市利用人工智能和数据融合提升基层医疗服务能力的实践，入选了全国第二批“数据要素×”典型案例。这个由诸暨市卫生健康局和讯飞医疗科技股份有限公司联合推出的项目，运用了数据脱敏、数据加密、数字水印等技术，保障数据在产生、存储、传输、使用等环节隐私安全，做到数据“可用不可见”，实现数据流通与应用“可防、可视、可控”。

　　“所谓数据脱敏，就是在使用患者数据时模糊患者隐私信息。数据加密，就是加密存储历史数据。数字加印，就是在医生调阅数据时，在数据中加入使用人标识。”诸暨市卫生健康局相关负责人解释称。

　　那么，日趋完善的AI会替代医生吗？

　　“AI不应也不会替代医生，而是成为医生的‘超级外脑’。”这是采访中，医疗AI的开发者和医生们的一致观点。

　　“AI诊疗模型精度偏差可能带来误诊风险，当前阶段AI模型需要围绕医生临床诊疗需求研发，才能有效辅助医生提高诊断效率、精准性与客观性。”冯尊磊提醒，根据此前世界卫生组织发布的《医疗卫生中人工智能的伦理治理》指南规定，AI应用部署落地临床需要满足人工智能伦理共识，确定医生决策和道德主体地位，医生需要确认诊断结果的安全与准确性。

　　也就是说，在医疗AI和患者之间，一定会有一双医生把关的手。

　　“不会替代，而是赋能。 ”面对这一问题，罗龙生也给出了同样的答案。他认为，医疗AI虽然裨益良多，但无法替代手术台上的临场决断，更难以传递医者的温度。而这些AI暂难企及的“人文关怀与科学判断的结合”，正是医疗的本质。

　　“替代医生，恐怕也不是AI研发者的目标。AI智诊，只是为医生添一副臂膀，让优质医疗跨越山河，让生命关怀没有距离。”与罗龙生这一想法不谋而合的，是此前在发布OmniPT时，浙江大学计算机学院教授宋明黎的表态：“我们的目标是构建一个智能化的病理生态。”

　　未来，医疗AI何处去？

　　想象一下今后患者看病的画面：也许，当AI能精准识别肺结节纹理特征时，从繁琐的基础影像判读中解脱出来的医生可以将工作更聚焦在复杂病情的攻坚。当智能系统高效自动生成结构化病历时，医疗团队能将更多精力，倾注于给予患者人文关怀。而让技术隐于无形，使医学重归温度，正是医疗AI的最高境界。