AI辅助诊疗被紧急叫停？背后原因分析

摘要：这台智能导诊台可不一般，它价值高达200万元的AI辅助诊疗机器人，往昔辉煌时，单日接待患者数量最高达到过387名，相当10个医生一天的诊疗数量。据相关人士透露：上周五突然接到通知，所有没通过三类医疗器械认证的AI诊疗设备都得马上停用。

夜色正浓，北京协和医院急诊科门口一片忙碌景象，工人们趁着夜色，连夜拆除了那里的智能导诊台。

这台智能导诊台可不一般，它价值高达200万元的AI辅助诊疗机器人，往昔辉煌时，单日接待患者数量最高达到过387名，相当10个医生一天的诊疗数量。据相关人士透露：上周五突然接到通知，所有没通过三类医疗器械认证的AI诊疗设备都得马上停用。

这一拆除事件，在医疗圈掀起轩然大波。背后的起因是国家药监局在不久前发布的《人工智能辅助诊疗管理暂行办法》。这项新规定明确指出，AI辅助诊疗设备必须取得三类医疗器械证，而且在运行过程中，必须要有执业医师实时进行监督。相关数据表明，当下我国已经投入到临床使用的医疗AI设备里，只有11.7%符合新规的要求——当然，北京协和医院急诊的医疗AI设备也在“不合新规”之列。

近年来，人工智能（AI）在医疗领域的应用逐渐普及，尤其是在问诊环节。AI辅助诊疗的引入旨在提高效率、降低成本，但其利弊仍需全面评估。

本文将从AI辅助诊疗的现状、作用、效果及患者反应出发，结合医生的担忧，探讨其潜在问题。

一、我国AI辅助诊疗的现状

——AI辅助诊疗系统通过大数据分析和机器学习技术，能够快速识别疾病症状并提供初步诊断建议。

例如，国际商业机器公司沃森健康的AI系统已在肿瘤诊断中应用，能够分析患者的基因数据和病历，提供个性化治疗建议。

在我国，腾讯的“觅影”和阿里巴巴的“ET医疗大脑”也已应用于影像诊断和辅助问诊。

不可否认，AI系统在提高诊疗效率方面发挥了很大作用，如AI可以快速处理大量患者信息。例如，AI能够通过分析MRI图像描述快速生成超过百种疾病的诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需0.8秒，可针对脑血管病以及脑部、颈部和胸部等十几个部位的肿瘤、感染类疾病等上百种疾病给出诊断意见；一款在200多家医疗机构中展开应用的AI大模型，通过API或插件嵌入的方式，辅助医生进行更准确的诊断，显著提升了诊断的准确性和效率。

还有一款无创智能健康检测机器人，它结合心电脉搏波采集技术和人像面部光谱技术，能够在60秒内评估超过100项健康指标，涵盖心脑血管、胃肠、肝脏、肾脏等多个重要系统，用户输入基本信息后，机器人即可自动引导用户完成检测。

——AI在医疗方面的应用，还能有效地降低成本。根据《柳叶刀》的一项研究，AI辅助诊疗可将初级医疗成本降低20%至30%。

如上海市质子重离子医院，2020年上线的互联网患者诊前智能化服务应用平台，通过智能问诊减少了患者的无效就医，同时优化了院内流程，减少了人工导诊和客服的投入成本。

某医院通过AI大模型技术优化搜索功能，为医生提供7×24小时智能问答服务，覆盖多个医学领域。该系统将国际指南的上线时间从2个月缩短至5天，降低人工成本60%，提升效率超过80%，极大地增加了医学信息的可及性和时效性。

——普及医疗资源。在我国，AI辅助诊疗平台能为偏远地区患者提供了基础医疗服务，缓解医疗资源紧张的局面。如某省医院，自2024年5月使用AI大模型问诊上以来，在短短3个月内已为超过30万患者提供了精准的健康咨询服务、个性化治疗推荐、智能分诊等服务，这有效缓解了医疗资源紧张状况，提高了就诊效率，特别是在基层医疗场景中，为患者提供了更便捷的医疗服务。

目前，我国AI诊疗覆盖了超过1亿人口，已在全国506个县区的近5.3万个基层医疗机构应用。

二、医生对AI辅助诊疗的担忧

但是，许多医生对AI辅助诊疗仍存在诸多担忧，梳理起来，主要集中在以下几个方面：

——无经验的AI代替有经验的医生。AI系统缺乏临床经验，只能基于已有数据进行判断。例如，2018年，IBM Watson Health 被曝出在癌症治疗建议中出现多次错误，原因是其训练数据不足。医生的实践经验是医疗诊断的核心。例如，一位有20年经验的放射科医生能够通过细微的影像特征发现早期肺癌，而AI可能漏诊。