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厦门市(同安区、湖里区、海沧区、翔安区、思明区、集美区)

南京市(六合区、江宁区、雨花台区、浦口区、栖霞区、高淳区、溧水区、秦淮区、鼓楼区、建邺区、玄武区)

文山壮族苗族自治州(麻栗坡县、马关县、文山市、丘北县、西畴县、砚山县、广南县、富宁县)

内江市(资中县、威远县、隆昌市、东兴区、市中区)  昌吉回族自治州(昌吉市、呼图壁县、玛纳斯县、吉木萨尔县、木垒哈萨克自治县、奇台县、阜康市)

常德市(石门县、澧县、武陵区、津市市、鼎城区、汉寿县、桃源县、临澧县、安乡县)

营口市(鲅鱼圈区、站前区、盖州市、西市区、老边区、大石桥市)

宣城市(旌德县、绩溪县、广德市、宣州区、宁国市、泾县、郎溪县)

武汉市(新洲区、黄陂区、蔡甸区、青山区、江汉区、江夏区、洪山区、硚口区、汉阳区、江岸区、武昌区、东西湖区、汉南区)  张家界市(慈利县、武陵源区、桑植县、永定区)

晋中市(寿阳县、昔阳县、介休市、和顺县、祁县、左权县、太谷区、榆次区、榆社县、平遥县、灵石县)

怒江傈僳族自治州(泸水市、福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

新余市(分宜县、渝水区)

吴忠市(同心县、利通区、盐池县、青铜峡市、红寺堡区)

锦州市(古塔区、北镇市、义县、凌河区、黑山县、太和区、凌海市)

北海市(铁山港区、合浦县、银海区、海城区)

吐鲁番市(高昌区、托克逊县、鄯善县)

蚌埠市(龙子湖区、怀远县、固镇县、禹会区、淮上区、五河县、蚌山区)

东莞市

克孜勒苏柯尔克孜自治州(阿克陶县、乌恰县、阿图什市、阿合奇县)

沈阳市(铁西区、法库县、大东区、沈北新区、和平区、浑南区、苏家屯区、康平县、新民市、沈河区、于洪区、皇姑区、辽中区)

开封市(龙亭区、兰考县、鼓楼区、禹王台区、祥符区、顺河回族区、尉氏县、杞县、通许县)

鞍山市(铁东区、海城市、千山区、铁西区、台安县、立山区、岫岩满族自治县)

黔西南布依族苗族自治州(安龙县、望谟县、普安县、册亨县、兴义市、贞丰县、兴仁市、晴隆县)

六安市(金寨县、裕安区、霍邱县、金安区、霍山县、舒城县、叶集区)

朔州市(右玉县、山阴县、朔城区、怀仁市、应县、平鲁区)

湛江市(麻章区、吴川市、廉江市、雷州市、霞山区、坡头区、遂溪县、赤坎区、徐闻县)

乌兰察布市(丰镇市、察哈尔右翼中旗、凉城县、化德县、集宁区、兴和县、察哈尔右翼前旗、卓资县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、商都县)

河池市(凤山县、罗城仫佬族自治县、都安瑶族自治县、大化瑶族自治县、环江毛南族自治县、天峨县、东兰县、南丹县、宜州区、金城江区、巴马瑶族自治县)

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抚州市(南丰县、临川区、资溪县、东乡区、宜黄县、金溪县、崇仁县、广昌县、黎川县、南城县、乐安县)

那曲市(嘉黎县、聂荣县、申扎县、双湖县、色尼区、索县、班戈县、安多县、尼玛县、巴青县、比如县)

喀什地区(麦盖提县、泽普县、疏勒县、塔什库尔干塔吉克自治县、疏附县、喀什市、莎车县、岳普湖县、叶城县、巴楚县、伽师县、英吉沙县)

玉林市(容县、北流市、陆川县、博白县、玉州区、福绵区、兴业县)  阳泉市(盂县、平定县、郊区、城区、矿区)

宁德市(古田县、霞浦县、屏南县、柘荣县、福鼎市、周宁县、蕉城区、寿宁县、福安市)

湖州市(安吉县、德清县、南浔区、吴兴区、长兴县)

普洱市(景谷傣族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、西盟佤族自治县、思茅区、景东彝族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、孟连傣族拉祜族佤族自治县)渭南市(蒲城县、富平县、潼关县、临渭区、合阳县、华州区、华阴市、澄城县、大荔县、韩城市、白水县)

无锡市(新吴区、宜兴市、滨湖区、锡山区、梁溪区、惠山区、江阴市)  延安市(延川县、志丹县、延长县、富县、安塞区、宜川县、子长市、黄龙县、宝塔区、黄陵县、洛川县、吴起县、甘泉县)

张掖市(山丹县、甘州区、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、民乐县)

商丘市(柘城县、虞城县、睢阳区、睢县、永城市、民权县、宁陵县、梁园区、夏邑县)

河源市(连平县、东源县、和平县、龙川县、源城区、紫金县)通化市(梅河口市、东昌区、通化县、辉南县、二道江区、柳河县、集安市)

焦作市(孟州市、马村区、武陟县、解放区、博爱县、中站区、温县、修武县、沁阳市、山阳区)

巴音郭楞蒙古自治州(焉耆回族自治县、库尔勒市、轮台县、尉犁县、和硕县、且末县、若羌县、博湖县、和静县)

鹤岗市(兴安区、萝北县、工农区、绥滨县、向阳区、东山区、兴山区、南山区)

南充市(西充县、营山县、高坪区、顺庆区、仪陇县、嘉陵区、南部县、蓬安县、阆中市)

来宾市(武宣县、兴宾区、合山市、象州县、忻城县、金秀瑶族自治县)

柳州市(融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、柳北区、鱼峰区、柳南区、鹿寨县、柳城县、城中区、柳江区)

韶关市(翁源县、新丰县、乳源瑶族自治县、仁化县、始兴县、武江区、乐昌市、南雄市、曲江区、浈江区)

汕尾市(陆河县、城区、陆丰市、海丰县)

荆州市(石首市、荆州区、监利市、洪湖市、沙市区、江陵县、公安县、松滋市)

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佛山市(高明区、顺德区、南海区、禅城区、三水区)

大同市(天镇县、灵丘县、新荣区、广灵县、浑源县、云州区、左云县、云冈区、阳高县、平城区)

伊犁哈萨克自治州(伊宁县、昭苏县、新源县、霍尔果斯市、特克斯县、霍城县、奎屯市、察布查尔锡伯自治县、尼勒克县、伊宁市、巩留县)

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丹东市(东港市、振兴区、振安区、凤城市、元宝区、宽甸满族自治县)

　　在医疗数字化浪潮中，人工智能(AI)正加速进入临床实践。从影像识别、检验报告到辅助决策，AI正在重塑医生的工作方式，也在悄然改变着患者的就诊体验。AI能取代医生吗？面对这位“智能医生”，患者该如何理解它、使用它？它又如何成为医生的“眼睛”与“大脑”？

　　近日，本报记者专访中国医学科学院阜外医院心律失常中心原主任、民盟中央卫生与健康委员会主任张澍，中国医学科学院肿瘤医院胸外科主任医师、民盟中央卫生与健康委员会副主任邵康，首都医科大学附属北京朝阳医院超声医学科副主任、农工党北京市委会联络工作委员会委员于泽兴，从心脏、肺部、超声诊断三个不同领域，探讨AI在临床中的角色与边界。

　　张澍：AI是“标准答案”而人的健康是主观题

　　当深度学习算法仅用0.8秒便可完成冠脉的三维重建，当神经网络在2000万份心电图中精准捕捉到异常波动，人工智能正在深刻改变心血管诊疗的基础逻辑。

　　“AI的本质是一套算法，它建立在海量的医学知识和临床数据之上。”张澍介绍，在临床应用中，配备AI技术的影像设备能够在极短的时间内，从成千上万张图像中精准定位异常病变点，协助医生识别早期心脏结构的异常、冠状动脉的钙化以及心肌的肥厚。“这种高效的判断，甚至能够超越人眼。”

　　在他看来，这正是人工智能的优势——速度快、处理量大、分析深入，最终目标是精准。然而，目前存在两种极端观点：一种认为AI已经能够取代医生，另一种则认为AI在医疗领域的应用并不可靠。张澍认为，通过大量案例和指南的“喂养”，AI能够迅速提供针对常见疾病和轻微病症的标准化诊断和建议。“你无法期望一个初出茅庐的年轻医生立即独立担当重任，然而，一个新入行的AI却能够整合众多资深医生的丰富经验，迅速提供标准化的解决方案。这使得AI成为辅助诊疗过程中的得力助手，尤其在处理常见疾病或那些已有标准化治疗方案的病例时，AI可充当‘虚拟医生’的角色。”

　　然而，张澍强调，这种能力并不能无限制地扩展。人工智能在识别“共性”疾病方面表现出色，但人类的健康问题往往是一道“主观题”，其中包含着复杂且难以量化的“个性”因素。在处理复杂的心血管疾病，如心律失常时，AI技术能够协助医生快速识别潜在风险和心电图异常。然而，要深入理解疾病发展的全身性原因和动态变化过程，医生的临床经验和对患者个体状况的精准评估则显得尤为重要。“心脏并非独立运作的器官，其健康状况及功能表现受到心理状态、整体环境、生活习惯等多种因素的共同作用。”张澍指出。

　　例如，焦虑的个体可能会经历胸闷和心悸等症状，这些不适感源于情绪对心脏功能的影响，而非心脏存在任何器质性问题。“即便AI技术再先进，目前它仍无法准确判断一个人是否正承受心理压力、睡眠障碍，或是家庭与环境的变动。目前我们所提供的训练数据远远不足，因为与‘心’相关的人的整体状态，往往不是仅凭临床‘指标＋图像’就能完全阐释的。”张澍进一步补充道。

　　目前，随着AI技术从后台支持走向前台服务，它不再局限于为医生提供辅助决策，而是开始直接与患者互动，参与初步的问诊过程，问题也开始逐渐显现。“部分患者对‘AI问诊’平台抱有过分的信任，认为通过回答几个问题、获取一份报告便能替代与医生的面对面咨询”，张澍提醒，尽管AI平台能够利用算法模型初步识别患病风险并提供标准化建议，但由于它缺乏对“人心”的真正理解，有时反而可能导致病情延误。

　　“AI可以是一个优秀的‘起点’，但绝非‘终极诊断’系统。”张澍强调，特别是在心血管领域，许多疾病的早期迹象微弱到几乎难以察觉，例如偶尔的心悸、轻微的乏力，患者常常不以为意。然而，这些看似普通的症状背后，可能隐藏着严重的心律失常风险。这类复杂且隐蔽的病情，单凭一台AI、一次线上咨询，是无法实现精确识别的。

　　如何把握AI在现代临床实践中的应用？张澍生动地描述道：“从传统的水银血压计到现代电子血压监测器，从听诊器到先进的可穿戴心电监测设备，医学领域一直在进步和演变。AI的融入，正是这一持续发展过程中的一个环节，而且它代表了一次真正的革命。”

　　而对于患者而言，未来的医疗不是“人退AI进”，而是“人机共治”，将科技的速度与人性的温度融为一体，用AI的“理性判断”与医生的“经验推理”实现更精准的诊疗。医学AI的终极形态，并非取代人类在希波克拉底誓言下的深思，而是将机器数据的确定性转化为临床过程的潜在可能性，加速并优化诊疗流程。在这个人机共存的诊疗新时代，每一次心跳既是生物电信号，也是生命故事的独特旋律。

　　邵康：AI是个“好学生”但还不是“好医生”

　　作为深耕一线的资深胸外科专家，邵康对人工智能在医疗领域的应用有着深刻洞察：“AI就像个过目不忘的超级学霸，堪称医生的‘超级大脑’，是极具潜力的临床助手。”

　　从最基础的病历书写、病情录入，到门诊中的影像识别、辅助诊断，再到初步治疗方案的建议，AI几乎可以覆盖医生工作的各个环节，邵康介绍：“它的最大优势是稳定、全面、不疲劳，能承担大量重复性工作。尤其在图像处理方面，AI的表现已经超过了许多经验尚浅的医生。”

　　以肺结节筛查为例，传统阅片模式下，医生每看一个病人，需要手动翻阅300至400张CT断层图像，不仅耗时耗力，还易出现视觉疲劳导致漏诊。而AI凭借深度学习算法，可在数秒内完成全肺扫描，不仅能精准标注病灶位置，还能量化分析结节大小、密度、边缘特征等参数，并基于大数据模型给出初步良恶性概率评估。

　　“以往对一位患者的影像判读需5至10分钟，现在AI辅助下仅需数秒即可完成初筛。”邵康提到，这种效率的提升，显著优化了诊疗流程，让医生得以将更多精力投入到复杂病情研判与个体化治疗方案制定中。

　　对于肺癌影像诊断的准确率，AI已能与经验丰富的主治医师比肩。临床实践中，医生只要输入准确的疾病相关信息，AI就可以根据指南、共识给出全面、准确的疾病诊疗方案供医生参考。

　　邵康直言：“对于知识更新滞后的从业者而言，部分成熟的AI系统确实展现出更强的知识储备与分析能力。”然而，在肯定技术优势的同时，邵康反复强调AI的临床应用边界：“医学的本质是针对‘生病之人’，而非仅仅是‘疾病’。”

　　临床实践中，患者的基础状况、心理状态、生活环境等信息，往往是左右诊疗决策的关键变量。这些难以量化的“隐藏参数”，恰是AI当前的技术盲区。

　　于泽兴：超声不是“看图说话”那么简单

　　当人们谈论人工智能对医疗行业的影响时，影像科常常被视为“最容易被AI替代”的领域，甚至有人断言，AI时代最先“下岗”的，将是影像科医生。

　　“确实，从很早开始，就有团队尝试将AI引入影像诊断，尤其在放射科领域应用较多。”于泽兴介绍，像X光片、CT片这类标准化的平面图像，非常适合深度学习算法进行训练与识别，因此AI在这些领域的发展起步较快。

　　不过，作为医学影像中的重要分支，超声科的情况却远比想象中复杂。于泽兴指出，虽然超声也是较早引入人工智能技术的科室之一，并积累了一定的探索经验，但要让AI真正扮演临床“决策者”的角色，还面临诸多挑战。

　　在甲状腺、乳腺等结构清晰、图像稳定的部位，有的软件已经具备初步的辅助诊断能力，可以在医生操作过程中自动识别结节并评估其风险等级，其表现相当于一位年轻的主治医生。

　　然而，这种应用目前仍局限于少数场景。“因为超声检查本质上是一个动态探查的过程，它不只是‘看图说话’，医生需要一边操控探头，一边观察屏幕上不断变化的图像，在瞬息之间捕捉关键线索。”于泽兴表示，这一过程中，医生的感知、操作和认知能力缺一不可，经验远比图像本身更为关键。

　　“胖的人、瘦的人，器官的位置和形态不一样，超声医生扫查时的角度、范围、按压的力度都不同，需要实时调整、因人而异。”于泽兴说。“这些操作细节，都是AI目前难以胜任的。”

　　那么，如果仅从图像分析来说，患者是否可以上传报告，在AI上获取“诊断建议”？

　　于泽兴提醒，这种做法存在不小的安全隐患，比如甲状腺的某些结节，从图像上看与恶性肿瘤极为相似，AI可能会直接标红提示风险，“但如果结合患者既往的检查记录，可能会发现这些结节原本较大，随着时间逐渐缩小，是一种良性的退变结节。而这种需要综合病史、遗传史乃至病程变化作出的判断，是当前AI尚不具备的能力。”

　　不过，应该看到的是，在目前超声医生资源紧张的背景下，无论是三甲医院还是基层机构，合理引入AI，将在一定程度上缓解人力压力。“技术无法取代医生的经验和判断，但它可以成为医生的工具，为他们加一双‘眼’、多一双‘手’，把专业力量用在更需要的地方。”于泽兴说。(完)(《中国新闻》报刘益伶报道) 潘甜甜《手机的秘密》《七夕》,初恋时间1-6集免费观看动漫，带你重温那些年少的心动瞬间！的相关文章 郑州早7点半之后将禁止遛狗？假的相关文章
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