ACMED 2025 | 胡洁教授：AI是皮肤科医生的“超级助手”而非替代者

摘要：人工智能正深刻重塑医疗领域的未来图景。在皮肤科，AI如何从辅助诊断走向深度融合，又如何界定其与医生的协作边界？近日，中国皮肤健康发展大会暨杨国亮皮肤病学大会暨中国医药教育协会皮肤与健康教育专业委员会（ACMED）第一届学术年会在上海召开！值此契机，特邀上海交通

人工智能正深刻重塑医疗领域的未来图景。在皮肤科，AI如何从辅助诊断走向深度融合，又如何界定其与医生的协作边界？近日，中国皮肤健康发展大会暨杨国亮皮肤病学大会暨中国医药教育协会皮肤与健康教育专业委员会（ACMED）第一届学术年会在上海召开！值此契机，特邀上海交通大学胡洁教授，从技术演进、临床应用与人文价值三大维度，深入解读AI在皮肤科的发展路径与核心挑战，为理解人机协同的未来模式提供清晰视角。

问

作为AI领域的资深专家，想听您分享一下AI在皮肤科领域都有哪些应用，未来的发展趋势是怎样的？

胡洁教授：

当前AI的发展主要处于“联结主义”阶段。早期AI是“符号主义”，即y=f (x)，x是输入，y是输出，意在找出大千世界中各种输入与输出的对应关系。以皮肤病诊断为例，就像刚才有院长提到，可能只需六秒钟观察皮肤，就能判断是什么病——这本质上就是一种对应关系。

用数学表示就是y=f(x)。输入是什么？就是他看到的皮肤状态，再凭借经验（这种经验往往难以明确表述）得出结论。人类看病讲求“望闻问切”，“望”就是看。那么在皮肤科领域，AI如何发挥作用？首先也是“看”。如今AI的图像识别能力非常强，可以通过分析图像来推测可能的问题，甚至比人看得更精准。

但AI目前欠缺的是，将看到的表象与最终病症准确对应起来的能力。这种对应关系需要通过训练来建立。目前的AI大模型多为通用大模型，覆盖各个领域，但尚未真正深入医学垂类领域。

若希望AI在皮肤科发挥作用，我认为未来需要构建大规模高质量的数据集。这些数据应来自专业医生的诊断过程及其结果，即他们是如何看病的，其中蕴含的对应关系就可用于训练AI。我曾在2007年从事白血病复发早期诊断的研究，通过分析骨髓切片中原始细胞的分布（例如是否呈簇状或靠近骨小梁等模糊区域），这些通常需经验丰富的医生判断。我们当时就尝试构建模型，以专业医生的诊断数据作为训练集，来学习y=f(x)的映射关系。

因此，对皮肤科而言，未来应发展垂类领域的大模型。当前OpenAI、Google等打造的是通用大模型，而我认为各专业领域将涌现出各自的垂类模型。以我所在的工科领域为例，我们已开发了如按摩椅等专用大模型。

皮肤科垂类模型可能先从单模态开始，例如仅凭图像初步判断。但实际诊断是多模态的，医生会综合多方面信息。例如，一个过敏体质者可能表现出皮肤红肿，若只凭外观用药可能无效，还需结合抽血检测过敏原才能综合诊断。因此，未来的AI模型应融合多模态医疗数据。

此外，今年还有一个重要概念是“AI智能体（AI Agent）”。这类智能体可很好实现人机交互，未来很多患者常见问题能由AI智能体先行沟通解答，大幅减轻医生压力。这样，AI在医疗领域的应用空间将会非常广阔。

问

在AI时代，对皮肤科医生最大的挑战会是什么？

胡洁教授：

因为我父亲是医生，所以我对医院和医生的理解可能更为深刻。我深知医患之间存在着天然的“信息不对称”。从医生的角度来看，很多疾病和诊疗流程是司空见惯的，但对患者而言，却可能充满紧张与未知——他们并不了解这些医学内容，这种信息差非常明显。

比如，家属带着患者来到医院，医生可能在很短时间内就给出了诊断，但患者却可能陷入巨大的焦虑，想提问却又担心问题太“幼稚”，甚至怕被医生觉得可笑。正因如此，我认为AI可以在这个环节发挥关键作用。它能够通过一个专业化、权威的AI系统（不是像DeepSeek那样的通用大模型），在患者就诊前提供可靠的问答服务，完成某种程度的“知识扫盲”，使患者对疾病成因、可能后果、治疗方案及过程有基本了解。

这样一来，患者在与医生沟通时信息就更对称了，医患对话也能更平等、更高效。另一方面，AI也能辅助医生进行判断。我听说过一个案例，有一位患者多次检查却找不到病因，后来把全部检查数据输入AI进行训练，结果AI给出的建议非常简单：多喝水。原来这位患者因长期熬夜处于严重缺水状态，而医生专注于排除各类疾病，反而忽略了这种基础问题。

AI的优势恰恰在于它能跨科室、跨专科进行综合判断，而现代医院分科细致，各科医生往往深耕自身领域，可能缺乏全局视角。AI的介入，不仅帮助患者，也能辅助医生做出更全面的诊断，从而整体提升医疗服务的质量和水平。

问

您觉得AI有没有可能取代医生？

胡洁教授：

AI绝对不可能替代医生，这就像我们经常讨论教师是否会被替代一样。大学为什么还需要学生去听课？尽管所有知识内容都可以通过GPT、DeepSeek这样的大模型获取，但我始终认为，教师的作用无可替代——我自己作为交大凯原十佳教师，深感学生仍然需要真实的老师。通过DeepSeek或GPT所获取的，与我课堂上所讲授的，完全不是同一个概念。

这引出了一个核心关键词：AI以硅基技术为基础，而人类更需要与同为碳基生命的同类进行真实交互。师生之间、医患之间，正是凭借这种生命与生命之间的亲和力实现更深层次的传递。未来的教育，不再是教师单向传授知识，而是师生共同解决问题，在这一过程中培养学生的能力。这是一种全新的教育模式。

同样，医生与患者之间也不再是简单的看病与开药，而是共同应对健康挑战、协力探索诊疗方案。在这一过程中，AI可以成为有力的辅助工具，但绝不是替代者。请务必认清最关键的一点：AI从来不是为了替代人类，而是来帮助人类的。有人预测，AI未来或许能够攻克癌症，解析蛋白质结构、实现精准折叠，极大推动医学发展——这对人类来说，难道不是福音吗？

如此一来，医生的工作负担将大幅减轻。我父亲也是医生，我深知他们日常的工作强度。AI可以帮助降低医生负荷，也能帮助患者减少去医院的次数。我们常说最不愿去的地方就是医院，人满为患，但在不远的未来，AI与人类协同管理医疗系统，或许会让就医体验彻底改观。

这一切都令人期待，但有一点永远无法被替代：那就是人与人之间的情感连接。

小结

胡教授指出，AI在皮肤科的核心价值在于成为医生的“超级助手”，而非替代者。其发展路径应从构建高质量医疗数据、开发皮肤科垂类大模型出发，逐步实现从单模态图像识别向融合多模态医疗数据的进阶，并借助AI智能体减轻医患沟通负担。他强调，AI能有效弥合医患信息鸿沟、打破科室壁垒、提升诊疗效率，但其根本使命是赋能于人——未来医疗生态将是AI与医生协同共进的新范式，而医生的专业智慧、综合判断与情感连接，始终是不可替代的价值核心。

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