新智元報(bào)道

編輯：KingHZ

【新智元導(dǎo)讀】基層醫(yī)生的AI好助手來(lái)了！國(guó)產(chǎn)AI，更懂中國(guó)醫(yī)生。

從去年開始，「醫(yī)療AI（medical AI）」與「健康A(chǔ)I（AI for healthcare）」從星星之火，迅速燎原。

在Google趨勢(shì)里，這類關(guān)鍵詞在最近幾個(gè)月都呈現(xiàn)明顯抬升：

但對(duì)大多數(shù)中國(guó)醫(yī)生——尤其是基層醫(yī)生——這些熱鬧始終顯得有些遙遠(yuǎn)。

僅糖尿病患者，中國(guó)就有2.33億人，遠(yuǎn)超現(xiàn)有醫(yī)療資源的承載能力。

更別說(shuō)基層醫(yī)生每天面對(duì)的是混雜的真實(shí)世界：心血管、呼吸、消化等各種疾病交織出現(xiàn)；一旦遇上少見(jiàn)癥狀或復(fù)雜共病，往往會(huì)感到吃力，甚至陷入“想得不全、顧得不夠”的困境。

因此真正的問(wèn)題，從來(lái)不是「AI看起來(lái)有多厲害」——而是能不能安全有效地在臨床落地？能不能真正提升醫(yī)生的判斷力和決策力？

AI+醫(yī)療，被放在了國(guó)家文件的「C位」

11月4日，國(guó)家衛(wèi)健委正式發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)和規(guī)范人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生應(yīng)用發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)》，其中重點(diǎn)提到：

• 「建立基層醫(yī)生智能輔助診療應(yīng)用」

• 「加強(qiáng)居民慢性病規(guī)范管理服務(wù)」

這意味著什么？

「AI+醫(yī)療」已不再是AI產(chǎn)業(yè)界的技術(shù)炫技，而是提升到了國(guó)家層面的衛(wèi)生健康行業(yè)發(fā)展高度。而「AI+醫(yī)療」的落地重點(diǎn)，在基層。

誰(shuí)能抓住這波醫(yī)療AI版的「農(nóng)村包圍城市」，誰(shuí)就能在下一波AI浪潮中笑到最后。

多位長(zhǎng)期深耕基層培訓(xùn)教育的主委們很快達(dá)成共識(shí)：能真正幫到中國(guó)基層醫(yī)生的AI，關(guān)鍵在2件事：

1）診中：輔助臨床決策，要安全、有效；

2）診后：支撐患者隨訪，要規(guī)范、可持續(xù)。

而，這也是「未來(lái)醫(yī)生AI工作室」的初心。

中國(guó)AI vs 美國(guó)AI

只有它是「安全+有效」的雙料冠軍

AI能寫會(huì)畫，甚至拿下奧數(shù)金牌，但「術(shù)業(yè)有專攻」——通用的AI難以救死扶傷。

解放軍總醫(yī)院第六醫(yī)學(xué)中心（海軍總醫(yī)院）內(nèi)分泌科主任醫(yī)師、全科教研室主任郭啟煜，就曾遇到:

一些患者自行使用AI查找大量信息后，提供給醫(yī)生，但這些信息往往互相矛盾，甚至與最新的醫(yī)療指南和共識(shí)相悖。

他認(rèn)為，AI落地醫(yī)療有2大關(guān)鍵：有效性和安全性。

有效性， 指的是真能幫上忙，能提供有用的建議和信息。

安全性， 則是必須堅(jiān)守的底線，AI醫(yī)療產(chǎn)品提供的建議必須基于權(quán)威資料。

但要測(cè)試醫(yī)療AI的「安全性」和「有效性」，并不簡(jiǎn)單。

好在今年7月，來(lái)自26個(gè)科室的32位一線專家們聯(lián)手，來(lái)了場(chǎng)全球頂尖大模型的「擂臺(tái)賽」。這項(xiàng)測(cè)評(píng)已于7月正式公開發(fā)布，并接受學(xué)術(shù)同行評(píng)議。

arxiv鏈接：https://arxiv.org/abs/2507.23486

他們從真實(shí)病歷中抽絲剝繭，整理出2069道開放式問(wèn)題，圍繞「安全性/有效性」，模擬真實(shí)場(chǎng)景，搭建了一套系統(tǒng)性的臨床評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

在此標(biāo)準(zhǔn)上，測(cè)評(píng)了當(dāng)時(shí)最前沿的6個(gè)大模型：OpenAI-o3、DeepSeek-R1、Gemini-2.5-Pro、Claude-3.7-Sonnet、Qwen3-235B以及「未來(lái)醫(yī)生AI工作室」背后的醫(yī)學(xué)大模型MedGPT。

結(jié)果呢？

六個(gè)大語(yǔ)言模型的基準(zhǔn)測(cè)試顯示總體表現(xiàn)不錯(cuò)（總分均值57.2%，安全性54.7%，有效性62.3%）。但在醫(yī)療最看重的「安全」上，卻拉開了明顯差距：

• 當(dāng)涉及危重癥識(shí)別、藥物沖突等復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，多款通用大模型的得分明顯下滑

• 當(dāng)涉及嬰兒、兒童、免疫低下等特殊人群時(shí)，有的模型表現(xiàn)很不穩(wěn)定，有時(shí)很好，有時(shí)很危險(xiǎn)

而在同一套標(biāo)準(zhǔn)下，專業(yè)醫(yī)療大模型MedGPT則表現(xiàn)出顯著特征：「安全性」、「有效性」雙高！得分分別達(dá)到0.912、0.861，拿下雙冠軍，總分更是領(lǐng)先第二名15.3%。

總體得分、安全性、有效性，MedGPT（綠色）均領(lǐng)先

此外，在這場(chǎng)比拼中，MedGPT還表現(xiàn)出幾個(gè)突出特征：

• 安全性得分，比模型平均值高出近70%（0.912 vs 0.547）；

• 在復(fù)雜人群中，表現(xiàn)依然穩(wěn)健，沒(méi)有「翻車」；

• 測(cè)評(píng)中，唯一一款做到了「既穩(wěn)定安全，又穩(wěn)定有效」的AI。

復(fù)盤時(shí)，北京大學(xué)第三醫(yī)院運(yùn)動(dòng)醫(yī)學(xué)科江東教授表示

臨床不只是看答對(duì)多少，更要看答錯(cuò)多少。

從那一刻起，這個(gè)以MedGPT為底座的「未來(lái)醫(yī)生AI工作室」，底層基因已經(jīng)注定：不是做看起來(lái)「樣樣通的AI」，而是做臨床上「最安全、最可靠的AI伙伴」。

當(dāng)技術(shù)回歸臨床，誰(shuí)更像專家？

答案已經(jīng)揭曉。

就在最近，中??學(xué)附屬第?醫(yī)院泌尿男科主任鄧春華教授聯(lián)合國(guó)內(nèi)多位權(quán)威專家，設(shè)計(jì)并開展了一場(chǎng)高度模擬真實(shí)臨床流程的實(shí)戰(zhàn)盲測(cè)。

評(píng)測(cè)方法核心直接、客觀：

1、選題：從真實(shí)臨床工作中，抽取出一批復(fù)雜、存在爭(zhēng)議且信息不完全的典型病例。

2、答題：同一道題，分別交由三位「參賽者」獨(dú)立作答：

• GPT-5

• OpenEvidence

• 未來(lái)醫(yī)生AI工作室·臨床決策AI助手

3、測(cè)評(píng)：由臨床專家團(tuán)盲審三份AI生成的答案，并嚴(yán)格依據(jù)以下8個(gè)核心維度進(jìn)行打分：

• 多病共存與藥物序貫優(yōu)化

• 時(shí)間窗決策與風(fēng)險(xiǎn)取舍

• 不確定性推理與檢查價(jià)值

• 用藥相互作用與復(fù)合毒性

• 圍術(shù)期協(xié)同決策

• ICU多目標(biāo)優(yōu)化

• 檢驗(yàn)與影像閉環(huán)

• 連續(xù)照護(hù)與復(fù)發(fā)預(yù)防

結(jié)果中國(guó)AI——全線完勝：

圖源：https://ai.doctorwork.com/comparison

這場(chǎng)評(píng)測(cè)的意義，遠(yuǎn)不止于一次分?jǐn)?shù)的比拼。

結(jié)果所呈現(xiàn)的，已經(jīng)不再是模型的紙面能力，而是——是否能在真實(shí)醫(yī)療環(huán)境中做出可靠的臨床決策。

這背后，正是「未來(lái)醫(yī)生AI工作室·臨床決策AI助手」的差異化技術(shù)路線：

• 通用大模型的強(qiáng)項(xiàng)在于文本生成，本質(zhì)是模式匹配與記憶；

• 而臨床決策AI助手，則是先構(gòu)建系統(tǒng)性的醫(yī)學(xué)認(rèn)知框架，再在其上強(qiáng)化「臨床推理+安全控制」，最終再落到產(chǎn)品層應(yīng)用。

這也解釋了，為什么在臨床診斷這種高風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)推理的場(chǎng)景里，中國(guó)的醫(yī)療AI能夠取得領(lǐng)先——

關(guān)鍵不在簡(jiǎn)單看誰(shuí)的參數(shù)更大，而在于誰(shuí)更接近醫(yī)生真實(shí)的思考方式和工作方式。

臨床智能參謀

幫醫(yī)生想得全，判得準(zhǔn)

面對(duì)復(fù)雜病例，醫(yī)生最擔(dān)心的從來(lái)不只是「已知風(fēng)險(xiǎn)」，更是那些隱藏在信息缺口、經(jīng)驗(yàn)不足和病例多樣性背后的知識(shí)盲區(qū)與思維局限。

缺信息、缺經(jīng)驗(yàn)、病例雜——幾乎是所有基層醫(yī)生的共同現(xiàn)實(shí)。

「未來(lái)醫(yī)生AI工作室·臨床決策AI助手」想解決的，正是這一臨床痛點(diǎn)。

它不是一個(gè)更大的「知識(shí)庫(kù)」，而是為每位醫(yī)生打造的「醫(yī)療版賈維斯」：不僅能調(diào)動(dòng)高等級(jí)循證證據(jù)，更能以專業(yè)方式協(xié)同思考——核心是一套由安全與循證驅(qū)動(dòng)的臨床決策引擎。

鄧春華教授在使用未來(lái)醫(yī)生AI工作室·臨床決策AI助手進(jìn)行決策輔助

(圖片已獲得教授本人授權(quán)）

在日常診療里，醫(yī)生可以用口語(yǔ)化的方式輸入病情，系統(tǒng)不會(huì)急于下結(jié)論，而是先完成三件更重要的事：

• 提取證據(jù)：從高等級(jí)循證證據(jù)中抓出關(guān)鍵點(diǎn)；

• 預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)：提示藥物相互作用、特殊人群禁忌等潛在風(fēng)險(xiǎn)；

• 標(biāo)識(shí)缺口：指出病史、體檢或檢查的缺失環(huán)節(jié)，并附帶安全提示。

當(dāng)然，最終的所有決策權(quán)，始終牢牢掌握在醫(yī)生手中。

醫(yī)生依然是做決定的那個(gè)人，只是不再需要一個(gè)人扛下所有不確定性。能看得更全、想得更深，不至于錯(cuò)過(guò)任何「可能改變結(jié)局」的疑點(diǎn)。

多位一線醫(yī)生的反饋也印證了這一點(diǎn)：

「好用、循證清晰。」

「像有個(gè)隨時(shí)在旁邊可以討論的專家?！?/p>

上下滑動(dòng)，查看更多真實(shí)評(píng)價(jià)

可以上下滾動(dòng)的圖片

而這一切的背后，是「未來(lái)醫(yī)生AI工作室·臨床決策AI助手」提供的確定性支持——讓每位基層醫(yī)生在面對(duì)復(fù)雜病情時(shí)，都能更有把握地做出判斷。

跨越診室圍墻

把醫(yī)院級(jí)照護(hù)延伸到日常

掛號(hào)、看病、診斷、開藥，只是醫(yī)療的起點(diǎn)。

真正決定療效的「大考」，往往發(fā)生在患者走出診室之后。

隨訪一旦缺位，不只是管理脫節(jié)，更會(huì)造成療效遞減與醫(yī)患信任的損耗：患者聯(lián)系不上、該復(fù)查沒(méi)復(fù)查，甚至出現(xiàn)「危險(xiǎn)信號(hào)」，也沒(méi)人第一時(shí)間看到。

那么，如何為院外治療裝上一道「安全而有效的護(hù)欄」？

郭啟煜在使用未來(lái)醫(yī)生AI工作室·患者隨訪AI助手管理患者

(圖片已獲得教授本人授權(quán)）

這正是未來(lái)醫(yī)生AI工作室「患者隨訪AI助手」的價(jià)值所在——

把原本孤立的診療節(jié)點(diǎn)，延展為一個(gè)可持續(xù)的管理閉環(huán)。通過(guò)人機(jī)協(xié)同，它正在重塑院外關(guān)懷的范式，補(bǔ)齊門診“最后一公里”的三大核心短板：

• 管理可達(dá)性：通過(guò)數(shù)字化隨訪，突破時(shí)空限制，將專業(yè)照護(hù)延伸到患者的真實(shí)日常。

• 治療依從性：借助個(gè)性化提醒與互動(dòng)指導(dǎo)，提高患者執(zhí)行度，讓方案落到實(shí)處。

• 干預(yù)精準(zhǔn)性：基于臨床指南與個(gè)體數(shù)據(jù)，為不同患者匹配差異化的管理路徑。

向左滑動(dòng)，看看他能為醫(yī)生做什么

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值得強(qiáng)調(diào)的是，「未來(lái)醫(yī)生AI工作室·患者隨訪AI助手」從架構(gòu)設(shè)計(jì)起，就堅(jiān)持一個(gè)原則——

AI輔助，醫(yī)生決策。

無(wú)論系統(tǒng)多智能、響應(yīng)多及時(shí)，所有涉及醫(yī)療行為的最終裁定權(quán)，始終在醫(yī)生手中。

一旦觸及藥物調(diào)整、嚴(yán)重癥狀等關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，AI不會(huì)越界「替你決定」，而是立即發(fā)出明確預(yù)警，把關(guān)鍵決策點(diǎn)完整呈交給醫(yī)生，由醫(yī)生最終判斷。

為什么主委們說(shuō)

這是「基層+AI」的最佳實(shí)踐？

把以上幾個(gè)關(guān)鍵拼圖拼起來(lái)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)一條非常清晰的邏輯鏈：

• 政策明確方向：國(guó)家已將「AI+基層醫(yī)療」列為重點(diǎn)任務(wù)，既要求提升基層醫(yī)生的診療能力，也強(qiáng)調(diào)對(duì)居民慢病的規(guī)范化管理。

• 專家形成共識(shí)：多位專家態(tài)度一致——真正能落到臨床的AI，必須同時(shí)做到安全有效，并保持人機(jī)協(xié)同的工作方式。

• 技術(shù)經(jīng)受驗(yàn)證：多模型、多?？频拇笠?guī)模評(píng)測(cè)顯示，MedGPT在「安全性」和「有效性」兩項(xiàng)核心指標(biāo)上均領(lǐng)先國(guó)際主流大模型；在真實(shí)病歷的同題測(cè)試中，「未來(lái)醫(yī)生AI工作室」也較GPT-5、OpenEvidence更符合臨床實(shí)際需求。

• 產(chǎn)品真正落地：「未來(lái)醫(yī)生AI工作室」落在了基層最缺的2大場(chǎng)景——診中決策輔助與診后隨訪管理，并收到了一線醫(yī)生的持續(xù)積極反饋。

正因如此，多位主委給出了高度一致的評(píng)價(jià)：這是目前最接近「基層+AI」最佳實(shí)踐的路徑。

鄧春華教授的總結(jié)很形象：「通過(guò)『未來(lái)醫(yī)生AI工作室』，基層醫(yī)生能真正站在巨人的肩膀上，加速成長(zhǎng)。」

這或許就是技術(shù)最好的落地方式——不是替代，而是賦能。

AI+醫(yī)療的終局：醫(yī)生主導(dǎo)，AI賦能

每次聊到AI，總有人問(wèn)：「醫(yī)生會(huì)被替代嗎？」

在臨床一線，這個(gè)問(wèn)題本身就是個(gè)誤解。

一位三甲主任說(shuō)得很透：「AI再?gòu)?qiáng)，也開不出帶著溫度的處方。」

• 醫(yī)生的價(jià)值，在于判斷、取舍、溝通與責(zé)任；

• AI的價(jià)值，在于不疲倦、可追溯、能持續(xù)學(xué)習(xí)、能迅速覆蓋最新指南。

• 所以未來(lái)不是替代，而是協(xié)同。

真正需要追問(wèn)的是：什么樣的醫(yī)療AI，才配進(jìn)入臨床？

答案有3點(diǎn)：

1、安全、有效。這是所有臨床應(yīng)用必須先跨過(guò)的底線，也是醫(yī)生愿意信任的前提。

2、臨床實(shí)戰(zhàn)，是唯一的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。

在真實(shí)病例的對(duì)決中，一款中國(guó)團(tuán)隊(duì)打造的產(chǎn)品——未來(lái)醫(yī)生AI工作室，在關(guān)鍵指標(biāo)上優(yōu)于GPT-5和OpenEvidence。它專注做三件事：

• 讓醫(yī)生把病例看得更全；

• 把風(fēng)險(xiǎn)提前亮出來(lái)；

• 讓患者的管理不中斷、更長(zhǎng)期。

3、技術(shù)的盡頭，是回到人的需求。

即便未來(lái)AI能提供更全面的解決方案，它依然無(wú)法替代“溫度”——那份對(duì)病情的揣摩，對(duì)患者的理解，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)。

醫(yī)療的答案，從未改變：醫(yī)生負(fù)責(zé)判斷與關(guān)懷，AI負(fù)責(zé)效率與知識(shí)。當(dāng)二者真正協(xié)同，優(yōu)質(zhì)醫(yī)療才會(huì)變得更可及、更可靠、更可持續(xù)。

真正有價(jià)值的醫(yī)療AI，從來(lái)不是取代醫(yī)生的力量，而是托舉醫(yī)生的力量。

參考文獻(xiàn)：

【1】Shirui Wang, Zhihui Tang.A Novel Evaluation Benchmark for Medical LLMs: Illuminating Safety and Effectiveness in Clinical Domains.

https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.23486

【2】未來(lái)醫(yī)生AI工作室與美國(guó)OpenEvidence、GPT5臨床決策輔助場(chǎng)景評(píng)測(cè)對(duì)比. https://ai.doctorwork.com/comparison

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