评论员谈张文宏的AI技术边界忧思 医者成长无近路
医者的从业历练是漫长且艰辛的过程，这个冷板凳、苦功夫没有近路可抄。近日，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授在一论坛上谈及AI在医疗领域的应用，反对将其系统性地引入医院日常诊疗流程，认为医生需要训练专业诊断能力。
AI浪潮席卷世界，嵌入各行各业，此时“拒绝把AI引入医院病历系统”的表态乍听似乎有些“反潮流”。有人认为可以把AI作为辅助工具，但张文宏基于自身经验和思考，表达了对AI技术使用边界的清醒认知。他通常让AI先对病例进行初步分析，之后再凭借专业经验识别并纠正其中错误。然而，如果一名医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，而没有经过完整的临床思维训练，未来将难以具备鉴别AI诊断正误的能力。
人的认知存在有限性，AI目前也有幻觉问题，新手医生必须通过系统训练，习得鉴别AI诊断对错、医治疑难杂症的能力。若缺失这中间漫长的训练，对新人成长可能会造成伤害。张文宏的这份真诚袒露，透露出一份勇毅朴拙感。他坚持真实表达，话糙理不糙，也是一份医者仁心。
医者的从业历练与戏台上的表演有相似之处，都是台上一秒、台下十年。医者救死扶伤，与时间赛跑，实际的医疗环境压力巨大。若AI技术被系统引入病例实务，可能不知不觉中异变为决策主体。新手医生若过度依赖AI，养成思维惰性和行为惯性，可能会出现“反向规训”，导致医生无法鉴别AI诊断的正误。
因此，AI可以使用，但工作中不能形成路径依赖，放弃主体思考，否则危及业务成长。求助AI数据库是简单的，但要警惕这种太过高效顺滑的技术替代，利用AI处理海量信息的能力时，必须保留医生的主导判断权。人工思考与成长都来自摩擦褶皱，必须保持现实中处理复杂冲突的能力。不历经千变万化的真实病例磨砺，医者难以从实习医生成长为独当一面的专家。人类主体性最终决定了AI使用关系的边界与走向。
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