劉國恩：AI如何改寫中國醫(yī)療未來？

AI 風(fēng)口之下，醫(yī)療行業(yè)正站在變革的十字路口。一邊是層出不窮的AI醫(yī)療新概念刷屏，一邊是大眾對診療效率、基層就醫(yī)、疑難病癥攻克的真切期盼。喧囂背后，AI賦能醫(yī)療到底是噱頭還是真實生產(chǎn)力的革新？它能否補齊我國醫(yī)療資源不均的短板、重塑醫(yī)患協(xié)作模式、解鎖醫(yī)學(xué)研究新邊界？

帶著這些疑問與大眾普遍關(guān)切，搜狐Health Talk特邀北京大學(xué)國家發(fā)展研究院劉國恩教授，深度拆解AI與醫(yī)療融合的現(xiàn)狀、機遇與挑戰(zhàn)，一同探尋人工智能將如何重塑中國醫(yī)療的未來。

北大全球健康發(fā)展研究院院長、北大國家發(fā)展研究院教授劉國恩

以下是搜狐健康與劉國恩教授的對話內(nèi)容：

搜狐健康：AI醫(yī)療和醫(yī)療AI二者之間有本質(zhì)區(qū)別嗎？

劉國恩：在我看來二者其實沒有本質(zhì)區(qū)別。如果單從字面含義拆解來看，AI醫(yī)療全稱可理解為AI for Healthcare，也就是AI賦能醫(yī)療，這種表述里醫(yī)療是主體，AI是服務(wù)于醫(yī)療的工具。而醫(yī)療AI的提法，是將AI放在不同行業(yè)、不同場景中應(yīng)用，此時AI看似成為主體，醫(yī)療變成了承載AI技術(shù)的載體。如果我們始終將醫(yī)療視作核心主體，那么“AI賦能醫(yī)療（AI for Healthcare）”的表述會更為貼切，這和AI賦能科學(xué)、教育、技術(shù)是同一個邏輯，也并不會弱化醫(yī)療本身的地位。

搜狐健康：如今AI賦能各行各業(yè)的熱度空前，這是因為AI實際能力已經(jīng)達標(biāo)，還是行業(yè)熱度被刻意夸大了？

劉國恩：目前AI對全球各國、各個行業(yè)都形成了系統(tǒng)性影響，它帶來的正向價值，遠大于現(xiàn)階段AI“幻覺”等問題造成的短板。AI切實提升了各行各業(yè)的生產(chǎn)效率，這是客觀事實。當(dāng)然，媒體的確會對行業(yè)熱度有所放大，這類聲音可以看作發(fā)展過程中的“噪音”，但并不會改變AI賦能人類生產(chǎn)生活的主流趨勢。

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搜狐健康：為什么醫(yī)療會成為AI落地應(yīng)用中最被看好的領(lǐng)域？

劉國恩：醫(yī)療是未來AI最具發(fā)展?jié)摿Α⒁沧钣锌赡苈氏葘崿F(xiàn)重大突破的應(yīng)用場景。健康長壽、疾病治愈、生活品質(zhì)提升，是全人類共同的追求，這也讓醫(yī)療領(lǐng)域的AI應(yīng)用備受關(guān)注。

美國超威半導(dǎo)體公司（AMD）的CEO蘇姿豐在2026年麻省理工學(xué)院畢業(yè)典禮上也曾表示，她最看好AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。不少頂尖AI專家也認(rèn)為，未來借助AI，人類有望攻克腫瘤等疑難重癥，解開細胞變異、癌細胞形成的機制與通路。守護生命、對抗疾病的共同訴求，讓醫(yī)療成為AI落地的核心賽道。

搜狐健康：AI落地之后，能夠為基層醫(yī)療機構(gòu)帶來哪些實實在在的改變？

劉國恩：以往影像檢查完成后，需要經(jīng)驗豐富的醫(yī)生閱片研判，不僅耗時久，還要求醫(yī)生具備充足經(jīng)驗，才能準(zhǔn)確判斷病情，同時還要反復(fù)核對，保障診斷結(jié)果精準(zhǔn)。

針對影像數(shù)據(jù)做科學(xué)、精準(zhǔn)判斷這類工作，AI 的能力遠超人工。這類工作不需要創(chuàng)造性思維，只需對已有信息梳理整合，結(jié)合過往數(shù)據(jù)和經(jīng)驗給出結(jié)論，這正是 AI 的優(yōu)勢所在，因此 AI 在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的應(yīng)用普及度也遠高于其他領(lǐng)域。

如今還有依托云端運作的遠程手術(shù)機器人，可深度結(jié)合AI技術(shù)，二者融合的發(fā)展空間十分廣闊。AI遠程手術(shù)對于發(fā)達地區(qū)而言，作用并不突出，但在醫(yī)療條件薄弱的欠發(fā)達地區(qū)，意義重大。

長期以來，想要均衡各地醫(yī)療水平，除了配備硬件設(shè)備，還需要向偏遠、貧困地區(qū)輸送醫(yī)務(wù)人員，而這在全球范圍內(nèi)都是一大難題。AI不會要工資、不休假，也不會因地區(qū)偏遠落后而拒絕服務(wù)，只要具備基礎(chǔ)條件就能部署落地。

可以說，AI賦能醫(yī)療，對基層、邊遠貧困地區(qū)的醫(yī)療服務(wù)提升是革命性的。目前這項變革仍處于起步階段，AI技術(shù)的發(fā)展永不止步，模型也在持續(xù)迭代優(yōu)化、不斷進步。

相較于大型醫(yī)院和發(fā)達地區(qū)，AI在基層、貧困地區(qū)落地應(yīng)用，所帶來的價值和影響會更加突出。與此同時，AI也能助力我國分級診療工作落地見效，進一步夯實、壯大基層醫(yī)療實力。

搜狐健康：依托AI賦能，能不能提升老百姓對基層醫(yī)療機構(gòu)的信任度？

劉國恩：大家普遍有一個共識，大醫(yī)院的醫(yī)護人員專業(yè)水平，相比基層醫(yī)療機構(gòu)確實要更高，這是客觀存在的現(xiàn)實。我們都清楚，基層醫(yī)務(wù)人員的診療水平有待提升，尤其是診斷能力。診斷是第一道關(guān)鍵門檻，一旦診斷出現(xiàn)失誤，后續(xù)環(huán)節(jié)都會跟著出錯，患者也會錯失治療機會，所以診斷遠比治療更加重要。

當(dāng)下AI輔助診療最突出的優(yōu)勢，就是可以整合海量信息、醫(yī)學(xué)知識與診療指南，在獲取患者基本信息后，給出更為精準(zhǔn)的醫(yī)療判斷。對于基層醫(yī)生而言，AI帶來的賦能效果，要遠遠大于它給三甲醫(yī)院資深醫(yī)生帶來的提升。

AI 匯聚全球范圍內(nèi)的醫(yī)療信息與過往臨床數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)開展研判，能夠彌補基層醫(yī)生的短板，有效縮小基層與三甲醫(yī)院在診斷水平上的差距。從知識儲備與數(shù)據(jù)支撐的角度來看，依托AI的基層診療體系，知識面可以不遜色于三甲醫(yī)院的頂尖大夫。

搜狐健康：在AI與醫(yī)生的協(xié)作中，未來究竟是醫(yī)生主導(dǎo)AI，還是醫(yī)生會淪為AI的工具？

劉國恩：看待二者主導(dǎo)與被主導(dǎo)的關(guān)系，我們需要保持積極的心態(tài)。AI的核心作用是賦能醫(yī)生，而非取代醫(yī)生。當(dāng)醫(yī)生受限于自身能力、客觀條件與信息儲備，在診斷、治療上難以做到絕對精準(zhǔn)時，可以借助AI補齊短板、提升實力。

不少基層醫(yī)生因為就職于基層機構(gòu)，無法像大醫(yī)院醫(yī)生一樣積累豐富經(jīng)驗、獲得更多能力提升的機會，而AI恰好能夠幫助他們變強。醫(yī)生和AI之間并非競爭關(guān)系，而是相輔相成的伙伴關(guān)系。在整個診療流程中，人永遠是主體，醫(yī)生掌握開具處方等核心權(quán)限，這是AI無法做到的。

英偉達創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在今年的年度演講中談及AI發(fā)展，他表示，目前無法確定AI未來是否會全面取代人類，也無法預(yù)判這一時間節(jié)點，但有一點可以肯定，善用AI的人，終將取代不會使用AI的人。

搜狐健康：AI能夠如何釋放交叉學(xué)科的合作能力？

劉國恩：多年來，業(yè)內(nèi)一直在倡導(dǎo)交叉學(xué)科合作，但落地推進始終十分困難，大多停留在概念層面。現(xiàn)在，我們清晰看到，AI能夠真正推動多學(xué)科深度交叉融合，打破以往的形式化困境。

過去三年，北京大學(xué)全球健康發(fā)展研究院搭建了一套人工智能大模型（星球健康坐標(biāo)系統(tǒng)，PHAS），核心用途是衡量全球的健康狀態(tài)。這套模型從人類健康、物種健康、生態(tài)健康、社會健康四大維度建立健康坐標(biāo)，采用近五萬個變量完成量化刻畫，能夠在坐標(biāo)系中，定量、清晰、動態(tài)地呈現(xiàn)全球整體健康狀況。借助AI實現(xiàn)這種定義與度量方式，在人類發(fā)展史上尚屬首次，倘若沒有AI技術(shù)，這項工作根本無法開展。

我們還將中科院大氣物理研究所的全球?qū)崟r氣候大數(shù)據(jù)，與星球健康坐標(biāo)系所收錄的全球重點疾病圖譜進行對接，專門研究三類與氣候高度關(guān)聯(lián)的疾病，包括中暑、卒中、下呼吸道感染，追蹤其患病風(fēng)險隨氣候變化產(chǎn)生的波動，并繪制出對應(yīng)的全球風(fēng)險圖譜。醫(yī)學(xué)早已證實這三類疾病和氣候密切相關(guān)，但過去始終無法完成全球性的數(shù)據(jù)整合與圖譜繪制，如今借助AI，我們得以實現(xiàn)高精度呈現(xiàn)。

北京大學(xué)全球健康發(fā)展研究院與中科院大氣物理研究所完成的這次跨界融合，產(chǎn)出了服務(wù)于全球的公共成果，這在從前是難以想象的。AI如同關(guān)鍵紐帶，徹底打破了學(xué)科與機構(gòu)之間的合作壁壘。當(dāng)跨界協(xié)作、多學(xué)科交叉成為常態(tài)，各行各業(yè)的潛力也將被充分釋放。

搜狐健康：當(dāng)AI配合醫(yī)生完成診療工作后，收費問題該如何解決？

劉國恩：AI 輔助診療后的收費問題，屬于具體的政策落地問題，而非純理論探討范疇。

對于患者而言，就醫(yī)的核心訴求，是獲得更精準(zhǔn)、更高效的診斷，以及后續(xù)合理的治療方案。大家最關(guān)注診療質(zhì)量是否提升、配套服務(wù)是否完善，因此收費規(guī)則無需在理論層面反復(fù)爭論，重點在于相關(guān)部門如何出臺政策落地執(zhí)行。

站在醫(yī)生的角度，以往單純依靠人工診斷，不僅耗時較長，判斷結(jié)果也存在不確定性。如今有了AI賦能，面向同一患者，診療服務(wù)質(zhì)量更高、耗時更短。如果相關(guān)部門允許適當(dāng)提高收費，也是合情合理、物有所值的。

以往的掛號費用中包含診斷服務(wù)，在沒有AI輔助之前，診斷環(huán)節(jié)往往需要借助多項設(shè)備檢查，并單獨收取設(shè)備使用費。現(xiàn)在收集完患者基礎(chǔ)信息后，AI如果能輔助完成診斷，部分設(shè)備檢查費用也可以相應(yīng)減免。

舉個例子：以往普通醫(yī)生掛號費100元，三甲頂尖醫(yī)生掛號費500元。普通醫(yī)生借助AI后，診療水平達到頂尖水準(zhǔn)，若將掛號費定為300元，患者不用花費頂尖專家的高額費用，就能享受到高水平診療，同時普通醫(yī)生的勞動價值也得到合理體現(xiàn)，這是不是一舉兩得的事？從經(jīng)濟學(xué)角度來講，這屬于帕累托改進，雙方都能從中獲益，患者的實際支出也低于直接就診頂尖醫(yī)生的費用。

內(nèi)容來源：搜狐健康