“天都塌了！病人DeepSeek後質疑我的治療方案，氣得我自己又查了一遍指南，才發現指南更新了……”

近日，廣東醫學博主“孤芳自賞”的發帖感嘆，引發廣泛關注。這看似戲劇卻真實發生的一幕，折射出AI技術在醫療行業引起的震動：AI來了，醫生會被取代嗎？AI看病開的方，人們能放心使用嗎？

隨着AI不斷深化融入，醫療行業正經歷前所未有的變革。基於強大的數據處理和學習能力，AI在醫療領域展現出巨大潛力：北京兒童醫院一次多學科會診中，全國首個“AI兒科醫生”與13位專家給出的建議高度吻合；中山大學腫瘤防治中心藉助AI，將鼻咽癌放療流程從十餘天壓縮至30分鐘；北京天壇醫院將AI醫生應用於腦卒中急救，患者做完檢查幾分鐘後，醫生就能查看AI醫生的診斷結果，比真人看片快約半小時……

更值得注意的是，醫學知識的迭代週期已經顯著縮短，臨牀醫生因工作繁忙往往難以及時消化，而AI則憑藉實時更新的數據庫和算法模型，理論上能夠瞬間完成海量文獻篩查與指南的比對——上述廣東醫生的遭遇，簡直就是人類與AI在知識更新速度賽跑時面臨窘境的生動寫照。

那麼，AI可以完全取代人類醫生嗎？

非也。人是複雜的生命體，醫學則是一門不確定性的科學和可能性的藝術。世界上沒有兩片完全相同的樹葉，也沒有兩個完全相同的患者。同樣的疾病，同樣的治療方法，在不同的人身上卻可能產生不同的結果。一名好醫生，必須根據每個患者的身體狀況、疾病特點和心理需求隨時調整治療方案。這一過程的複雜程度，堪比在錯綜複雜的迷宮中尋找出口，每一步都需要謹慎考量。

更重要的是，醫學不僅是科學，更是“偶爾治癒，常常幫助，總是安慰”的人學。AI或許能解析病症，但唯有醫生才能真正理解病痛中的人。當患者以信任託付健康，醫者以專業守護希望，這種超越技術層面的情感支持，恰是AI無法給予的。

還有一點不容忽視：AI診斷過程如同“黑箱”，暗藏着一定的誤診風險——AI的診斷和處方是基於大量數據訓練得出的結果，理論上講，數據越全面、準確，診斷和處方就越可靠。但如果數據存在偏差、不完整或算法出現漏洞，AI診斷結果就可能有誤。

正因如此，早在2022年，國家衛生健康委和國家中醫藥局聯合發佈的《互聯網診療監管細則(試行)》就設置了“紅線”：醫療機構開展互聯網診療活動，處方應由接診醫師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。說到底，醫療決策最終仍需依靠人類醫生的豐富臨牀經驗和直覺判斷。

技術狂飆突進時，還需要制度對其加以約束。醫療安全風險如何防範？醫療數據如何確保安全？面對這些挑戰，亟需制定相應監管標準，避免技術濫用。

科技發展勢不可擋，但醫療的溫度永遠需要人類守護。AI與醫生絕非零和博弈的關係，當AI幫醫生從繁瑣事務中解脫，醫生方能更專注於診療過程。在這場AI技術掀起的創新浪潮中，唯有以技術爲舟、安全爲舵、人文爲帆，醫療行業方能駛向更美好的未來。