文章核心观点 - AI医疗的核心矛盾在于技术能力与临床需求脱节，医学既是科学也是艺术，AI难以替代艺术部分[4][5] - AI医疗的终极价值是实现医疗民主化，让优质医疗服务更可及，但需在安全前提下进行[7] - 未来医生与AI是共生关系，AI不会取代医生，但不懂运用AI的医生可能被同行取代[8] AI医疗的落地挑战 - 实验室环境下的优异表现难以直接转化为临床效果，单纯提供ChatGPT给医生无法提升诊断效果，需采用AI先分析病例、医生二次意见的人机协作模式[4] - 医学诊断需结合患者文化背景、生活情境与临床经验，当前AI医疗存在炒作过载问题[5] - 临床工作流程改变是落地最大障碍，强行加入AI工具可能增加医生负担而非减负[6] - 企业实践显示AI医疗落地艰难，医渡科技曾经历四年零收入阶段，投入超1亿美元打通医院信息孤岛[6] - 患者信任的是医生而非程序，近3000名患者调研中无人因AI工具选择医院，AI应定位为医生助手而非替代品[6] AI医疗的应用实践与价值 - 通过城市级医疗数据基础设施预测总人口医疗成本，可支持推出低保费（最低不到30美元）、高理赔额（最高300万元人民币）且不设健康门槛的补充医疗保险[7] - AI工具可显著提升效率，例如KPJ通过AI语音识别和智能病历系统将医生行政工作时间从70%降至更低[7] - AI驱动的个性化医疗能避免通用治疗浪费，使有限资源精准用于不同疾病阶段患者[7] - 针对非重症疾病的AI医生已开始服务大众，未来计划将顶级医院AI辅助工具向基层推广[7] 医生与AI的协作之道 - 医学教育需纳入AI协作能力培养，目标是培养会用AI的医生而非依赖AI的医生[9] - 技术培训不能走过场，需让医生真正掌握高效用法，例如通过五点击完成手术安排以节省时间[9] - AI工具必须足够智能和易用，公司会持续监控使用数据并优化高频工具体验，不好用的AI会被自然淘汰[9]