我一直是个不折不扣的“技术控”。
在医疗信息化的初始时期，HL7标准，这个医疗数据交换的规范，刚传入国内时，我率先投身其中，脑海中不断畅想未来医疗在数据互通情况下会是什么模样，数字化技术将如何革新诊疗环节，医院管理又怎样能实现根本性的提升。我对于医疗信息化以及虚拟空间医疗都怀有期待，设想过病人可以在家里完成初步检查，医生能够通过网络远程组建治疗小组，医疗机构的智能系统可以即时调整资源分配……这些运用新兴技术改进医疗的构思，持续推动着我，使我成为最早一批探讨并制定相关实施计划的人员。
但是，当我大力宣扬技术优势，创作一系列关于医疗前景的想象故事时，现实中的各种难题却逐渐显现出来。特别是最近美国和英国先后公布了各自的AI医疗国家规划，再加上我参与了几场国内外的学术会议，不得不暂停下来，认真思考国内AI医疗从年初至今究竟取得了哪些实际进展。这几方面情况，值得我们面对当前的AI热潮时保持清醒。
一、应用还停留在“数字化”阶段，离真正范式变革差得远
近期查阅了大量文献，了解到当前人工智能在医疗领域的应用，主要侧重于提升管理效率，而非医疗模式的革新。
以美国部分新兴企业为例，它们借助人工智能技术，例如自动发送通知、筛选访客、发送预约通知等手段，以增加客户数量并减少开支，此做法看似可行，但并未从根本上革新医疗服务的核心环节。英国国家医疗服务体系在急诊室部署了AI助手，旨在减轻医务人员处理文档的工作量，这种做法本质上仍是对传统程序进行数字化改造而已。
这些措施确实增强了便捷性，不过它们并未对服务流程进行创新，例如，慢性病照护不应仅限于软件签到功能，它需要依托可监测穿戴设备和智能响应形成完整体系，人工智能医疗机构也应当从健康维护和早期诊断治疗着手，不能仅在就诊初始阶段增加一个操作选项。
官方多次强调要进行体系重构，但这并非仅靠叠加技术就能达成目标。我们必须从服务环节、职能调整、基础建设以及能力提升等各个层面进行整体部署。
以英国NHS新近的AI安全警示机制为例，该机制能够识别医院内潜在的安全隐患，同时还有NHS的AI服务助手，这些应用都属于流程的数字化改造，并未真正变革临床决策过程。即便它们设计了虚拟病房或多维度的健康管理系统，倘若仅限于应用程序层面，缺乏制度、团队、监管及培训等方面的配套协作，这些潜能便无法充分施展。
二、监管跟不上趟儿，不适应AI时代的需求
当前确实存在一个突出矛盾，那就是现有的监管机制，对于AI医疗领域所引发的全新考验，完全缺乏有效应对措施。无论是美国食品药品监督管理局负责的医疗器械认证流程，抑或是《通用数据保护条例》和《健康保险流通与责任法案》针对个人隐私的保护规范，均未能全面涵盖AI技术可能产生的潜在风险。
大型语言模型生成的报告，公开程度或许不高，一旦出现失误，“医疗责任”究竟归属于谁，难以明确划分。此外，人工智能模型面市之后，其表现仍需不断追踪，然而当前对此类监管是不足的。G7国家及欧盟的AI法规，均提出了针对高风险系统的评估程序，但在医疗行业如何具体实施这些程序，至今仍是未知数。
因此，AI医疗不该只顾着“先行动起来，再逐步规范”，我们务必同时构建一个具备全程记录、责任明确、灵活调整的监督体系。
三、真正的人才缺口太大了：既要懂技术，也要懂医疗
AI医疗要落地，需要两类关键人才：
第一类，涉及医院信息部门的转型，不再局限于维护医院信息系统（HIS）和电子病历系统（EMR）。他们必须具备流程设计、AI整合和数据管理的技能。然而，许多计划强调AI与电子病历的紧密结合，却忽视了解决系统运行中的根本缺陷。同时，也缺乏对培训、岗位调整以及组织文化变革的规划。
第二类，涉及基层医务人员的后续学习。人工智能辅助设备虽然功能强大，但无法独立执行诊疗任务，医生和护士始终是关键角色。他们必须掌握与人工智能配合的方法、说明人工智能给出的参考意见、评估人工智能的工作情况。可惜的是，多数方案都忽略了建立全面的职能教育体系。
四、缺乏可持续的商业模式支撑落地
人工智能医疗的商业运作模式现阶段尚不稳定，欧美地区部分新兴企业借助人工智能技术，提升了医生服务病患的效率，压缩了开支，然而从发展前景来看，其持续运营仍需依赖收费制度、保险安排以及医药费用承担能力等方面的支撑。
技术实施并非仅是设备安装那么简单，它要求组织进行变革，建立相应的制度，并依托商业模式提供保障——政府部门、医疗保障机构、医疗机构以及相关企业必须协同合作，方能形成一个能够长期发展的环境。
五、数据互操作性差，数据治理是道坎
英国的人工智能医疗规划着重构建“功能完善、信息联通、值得信赖”的数据资源库，然而，医疗机构的资料分布极广，规格互不匹配，水准高低不一，致使人工智能系统难以获取充足信息，无法有效优化算法模型，中国的情况更为突出：缺少全国性的数据规范和共享平台，资料品质无法确保，直接限制了人工智能潜力的发挥。
所以，最近一段时间，我从乐观主义走向理性现实主义。
整体而言，我起初是AI医疗领域的热切支持者，后来逐渐转变为一种务实的态度——这实属一件好事。转变表明我们不再盲目相信技术无所不能，而是经过深入实践，发现了实际应用中在体制、人力、规范、财力及硬件设施等许多层面的难点。
这并非消极情绪，而是更贴近实际状况。唯有立足于现实基础，方能逐步打造出具有可行性的AI医疗计划。我依然抱有积极心态——坚信科技拥有革新全球的内在潜能——但我更倾向于倡导：
这是我个人从积极心态转变为审慎态度时产生的深刻认识。坚持客观情况,以实践为基础,注重不同领域的结合。必须立足于当前实际,我们才能顺利抵达那个前景广阔的人工智能医疗新阶段。
