AI医生已逐渐走入我们的生活，在部分领域实现了应用，但要完全成为可独立“持证行医”的医生，仍有一段距离，具体如下：应用现状： 辅助诊断方面：AI技术已在医学影像智能辅助治疗、临床专病智能辅助决策等场景得到应用。如北京儿童医院的AI儿科医生，能在疑难病多学科会诊中给出与专家组高度吻合的治疗方案，还可根据单项指标提供针对性建议。 病历与导诊方面：常州市第一人民医院实现了全流程智能化升级，“AI数字人”可通过智能问诊精准匹配挂号科室，“诊间智录”技术能将医患对话实时转化为结构化电子病历，节省医生50%的文书时间。 手术辅助方面：2024年10月17日，江苏南通通州区人民医院，智能机器人辅助医生完成手术，展现了AI在手术领域的应用潜力。面临的挑战： 技术层面：AI智能体容易出现“幻觉”问题，可能提供看似权威的虚假健康咨询信息。通用大模型在医疗领域存在专业知识不足的局限性，需要开发专用的医疗大模型，并使用经过合规清洗以及人群验证、具备临床级别推理能力的数据。 数据层面：未公开发表数据是医疗大模型的核心竞争力，但这些数据通常存在于医院科室的封闭系统当中，获取和使用面临复杂挑战。此外，国内还缺乏专业的中文语料用于训练大模型，且医学知识更新快，如何将分散在医院各业务系统里的知识形成高质量语料，是一大难题。 伦理与法律层面：医疗数据的隐私性、复杂性远超其他领域，如何合规使用数据仍是瓶颈。同时，AI医生的“持证”之路需攻克伦理、法律关卡，目前AI只能辅助诊断，医生仍需为医疗行为担责，未来需要明确AI医生的责任界定、资质认证等法律问题。发展趋势： 技术持续优化：清华大学成立了人工智能医院，通过构建虚拟医院环境，让智能体在虚拟空间中加速进化，未来AI医生的诊断能力和准确性有望不断提升。 应用场景拓展：AI医生将以国家区域医疗中心、儿科医联体等多种场景为试点，通过云端部署或本地化部署，促进优质医疗资源下沉，如北京儿童医院计划将基层版AI儿科医生推广到更多医联体成员单位。 人才培养加强：未来需要加强“医工融合人才”的培养，将医学与计算机领域的知识与思考方式深度融合，以推动AI医生技术的发展和应用，同时也有助于解决数据治理、伦理监管等方面的问题。总体而言，AI医生已经在医疗领域迈出了重要步伐，部分应用场景已较为成熟，但受限于技术、数据、伦理和法律等因素，距离全面替代人类医生独立行医还有较长的路要走，短期内仍将以辅助医生诊疗为主。
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