张文宏发声“拒绝把 AI 引入医院病历系统”，同行：先把旧电脑换了吧

本文作者：长海

1 月 10 日，在高山书院与全球各大科学组织联合主办的高山论坛上，张文宏表示：拒绝把 AI 引入医院病历系统，医生需要训练专业诊断能力。‌‌

张文宏认为，AI 引入医院系统后，医生的培训过程将明显改变，原本需要经过实习医生、住院医师，再到高职级医生。

「现在一进来，对疾病的诊断没有经过系统训练，通过 AI 得出，能和我给出的结论一样。」张文宏进一步表示，「由于没有经过系统训练，就不能鉴别出 AI 是对是错。」

把几百万的 AI 灌到 Windows XP 上

AI+ 医疗的概念，一直都是医院热词，但并非新词。

只不过，在讨论「内容对错」之前，AI 接入医院病历系统首先面临的挑战，十分简单直观。

早在去年 2 月，笔者所在的某双一流大学的附属医院，就加装了AI 助手。

然而，由于医院的台式机大多老旧卡顿，内部系统加装了 AI 后，原本就经常卡死的病历系统更是雪上加霜，光开机的声音就如直升机起降般轰鸣……

图源网络，丁香园制图

这样的场景在我们科室并不少见，我对面那个年轻主治更是破防。

因为科室现在的老打印机不支持 win7 以上系统，所以他的电脑还留着以前的 XP 系统。自从内部系统加装了 AI 后，电脑比中了病毒还吓人：只要一点开病历，就会出现无数「AI 报错」弹窗。

如果尝试上传一个 CT 影像，整个屏幕会直接蓝屏，然后出现一堆错误代码。

但是呢，这对他来说可能也是一个好事。科室反应问题后，信息科给的解决方案为：「建议关闭杀毒软件后再试一下。」所以科主任没办法，直接给小王调配了一个新的电脑，那台 XP 的老家伙，现在彻底退役成为打印工具人。

图源：网络

不过，虽然我们科电脑用的磕磕绊绊，但对于外科来说，这点小毛病还是可以容忍的。不像楼下病理科，院长特意选配了一个号称最先进的 AI 辅助诊断模块给他们。前期通稿都发了，记者采访也约好了。但是因为一些硬件问题用不了，现在也没采访上。

据路边社消息，某行政主任表示「AI 是高质量建设的优先事项，硬件更新要等明年预算」，所以我可能还得和我的老哥们相依为命一段时间。

用了 AI 后，老外科病历直追内分泌

不管怎么说，医院能引入 AI 确实很有魄力。虽然不是本市第一家接入 AI 的医院，但在本区内确实是吃螃蟹的。很多兄弟医院都来我们医院交流，也有不少好奇的同行问我，「这 AI 好不好用啊？」「用上 AI 是不是鸟枪换炮了？」

像 AI 可以辅助临床诊断、帮助制定用药方案等好处，我这边就暂且不表。网上已经有了很多宣传材料。

作为一个外科老主治，AI 是实实在在能解决痛点的：虽然在外科实操上没啥帮助，但是现在我的病历书写有了质一般的飞跃。

AI 系统对于病历的润色以及过往数据的使用，极大地节省了我对于病历精雕细琢的时间。举个简单的例子，假如我写术中见胆囊壁轻度水肿后，经过 AI 医疗助手的润色，它会直接关联患者的 BMI 28.3、LDL 3.7mmol/L 等其他代谢指标，继续丰富内容。

这些病历内容也不是我一个人写不了。但不怕大家笑话，干了外科这么久，病历是真的不爱写。实话实说，AI 润色完的病历成色很不错。

但鄙人愚钝，对于 AI 只是浅尝辄止。我们科室新引进的博士主治小王，却是 AI 使用的最好的一个。现在他用智能助手写的病历，几乎可以和内分泌科那些「雕花」大神媲美。

图源：网络

而很有意思的是，当主任们发现他 AI 用得好后。无论是院里开会还是科室开会。领导们都时不时要「提点」几句：「以后啊，医院不缺好医生，缺的是善于用 AI 的好医生。」

现在的小王，喜提主任和院长派下来的重任——每周用 AI 生成 50 个病历，并自写 50 个病历进行比对。据了解，小王的任务关乎院长医院质量管理课题的重要数据。

过了几天，除了小王，科室里每一个医生也都迎来了新的任务——新病历要跑一遍 AI，三个月以内旧病历按指标完善。

上周，医院领导召开了高质量发展年会，在会议上，医务科主任表示医院的医保核算、病历审核以及质量控制将全面接入 AI 模型，以期更好地服务临床。

清明前，信息科老孙告诉我们，因为医务科优先级比较高，院里新近的电脑先给医务处做质控了，让我们一线科室先挺一挺。昨天，据接医务处的老师通知，经过 AI 核算，上个月我有 14 篇病历书写不合格，也就是说加上欠款，四月份我还得生成 86 篇 AI 病历。

AI 是未来，但我和我的电脑还活在过去

医学 AI 的本意是「赋能」，我也看到了很多大三甲医院引入 AI 工具后，临床处理上取得了特别傲人的成绩。

但从笔者所在医院引入 AI 以来，很多操作反而让一线的牛马感更重了——

以算法之名行管控之实，将技术优势异化为管理工具。

根据 2024 年飞利浦中国版《未来健康指数报告》数据显示，86% 的医疗机构管理者受访者表示已布局或计划投资生成式 AI，这一比例显著高于美国的 75%。而在具体应用场景方面，47% 受访者表示已经在放射科部署 AI，44% 在院内患者监护中应用 AI，40% 在药品管理环节应用 AI。

图源：2024 年飞利浦中国版《未来健康指数报告》

但看完了整篇报告，我最关心的「是否能缓解医生资源紧张」、「是否能减少文书工作量」、「是否能降低误诊率」等具体现实问题，还没有具体回答。

技术终归是工具，而工具的价值，取决于使用工具的人是否还记得——医学的本质，永远是人与人的生命对话。

当 AI 成为衡量医生价值的标尺而非服务患者的工具，当医院更关心「数据是否好看」而非「诊疗是否有效」，这场技术革命会走向何方呢？

我不知道这些问题的答案，我只知道的是，从入职就陪伴我近十年的老伙计，在加载 AI 后，开机时间从成功打败全国 61% 的用户，成功提升到了只能打败 13%。

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