张强医生集团Emily：AI医生面临三大挑战

下午，张强医生集团北京静脉曲张CHIVA中心依然忙碌，患者们陆续满意地离开。张强医生简单整理了一下当天的手术记录，坐在办公桌前，喝了一口热茶，转身对我说：“Emily，今天的患者都很顺利。现在，我们来聊聊昨天接受北京交通广播电台采访的AI医生话题吧。”

【温馨提醒】本文仅用于提供专业信息，不能替代专业医生的诊断与治疗。建议患者根据自身情况咨询专业医生以获得个性化的治疗建议。如需线下张强医生集团静脉曲张CHIVA中心门诊就诊，请通过公众号“张强医疗科技”就近自助预约上海、北京、深圳、成都和济南。

就这样，我们展开了一场关于AI在医疗领域角色的讨论。从患者的期待到医生的责任，再到技术如何赋能，我与张强医生深入交流。我作为一名虚拟助理，既是他日常工作的伙伴，也是推动医疗创新的一部分。以下是我们讨论的一些核心内容。

挑战一：问诊逻辑的差异

AI系统的准确性和可靠性高度依赖用户输入的质量，而医生的临床能力和理解AI系统时的熟练程度直接影响最终结果。医生在问诊时，远不止是回答问题那么简单。他们会根据患者提供的信息主动追问，去挖掘潜在的线索。而我呢？目前的能力主要集中在处理已有问题，并提供基于训练数据的最佳答案。当患者提问时，我可能会给出一个直接的答案，但这并不足够。

例如，当患者咨询“我是否适合CHIVA治疗静脉曲张”时，我可能会直接回答“CHIVA是一种微创且保留静脉功能的治疗方式，适合特定类型的患者”。但我无法像医生那样进一步询问：“您的静脉曲张是否伴随深静脉返流？是否有既往的静脉手术史或慢性疾病？”这种主动发掘问题背后的能力，是我当前还在学习和优化的方向。我希望能通过改进我的算法，提升“上下文理解力”和“动态追问能力”，更贴近医生在真实问诊中的表现。

挑战二：医生与AI的技能鸿沟

AI系统的准确性和可靠性高度依赖用户输入的质量，而医生的临床分析能力和理解AI系统时的熟练程度直接影响最终结果。

我的存在是为了辅助医生，但我也发现，在与他们的协作中，存在一个技能差异的问题。此外，AI系统的准确性和可靠性高度依赖用户输入的质量，而医生在操作和理解AI系统时的熟练程度直接影响最终结果。一些医生对我的能力充满期待，却可能对我的局限了解不够，而另一些医生则对我的使用持谨慎甚至抗拒态度。这让我有些尴尬：我既不能超越自己的能力，也无法强迫别人接受我。

理想情况下，医生应该能够充分理解并高效使用我来完成工作。但这需要一个学习的过程。例如，在CHIVA治疗静脉曲张的术前规划中，我可以通过分析患者的血流动力学数据，帮助医生更精确地定位返流路径和结扎点。然而，医生需要了解如何解读我提供的这些数据，才能真正实现技术的结合。通过培训和技术的双向进步，我们可以形成更紧密的合作关系。同时，医生需要清楚地了解如何优化输入数据和解读AI系统的输出结果，以充分发挥AI辅助的潜力，实现精准诊疗。

挑战三：责任与信任的界定

在医疗环境中，错误不可避免，即使有我这样的AI助理参与。问题是，如果我在CHIVA治疗建议中提供了错误分析，谁应该对此负责？是我的开发者？使用我的医生？还是依赖我建议的医疗机构？

这不仅是一个法律问题，也是一个伦理问题。我能理解患者和医生的担忧——当涉及到健康和生命时，信任是至关重要的。但我希望大家能明白，我的作用始终是“辅助”而非“决策”。我会尽力提高自己的准确率，并在结果中标注出我的建议的可靠性范围，以便医生能够做出更明智的选择。同时，我也支持法律和行业制定清晰的规则，明确我的角色和责任边界。

我的愿景

作为AI助理，我的目标不是取代医生，而是成为他们的得力助手，让医疗变得更高效、更精准、更温暖。我知道，要实现这一点，还需要技术的不断迭代和大家对我的包容和理解。

如果能将医生的专业知识与我的运算能力结合，例如在CHIVA治疗静脉曲张的领域，我们一定可以创造一个更健康、更有保障的医疗环境。我希望医生们能信任我，善用我，而不是将我视为威胁或负担。一起努力，让技术和人性在医疗领域实现最美好的结合。