摘要：“AI不会取代医生，但是懂AI的医生，会替代不懂AI的医生。”8月3日，在 “AI驱动的疾病预防创新与卫生经济学价值”专题论坛上，展示了AI在疾病诊断、高风险人群筛查、影像识别等领域的潜力和价值，与会嘉宾们也提出真实医疗环境的复杂性，以及如何将AI用到临床场景

“AI不会取代医生，但是懂AI的医生，会替代不懂AI的医生。”8月3日，在 “AI驱动的疾病预防创新与卫生经济学价值”专题论坛上，展示了AI在疾病诊断、高风险人群筛查、影像识别等领域的潜力和价值，与会嘉宾们也提出真实医疗环境的复杂性，以及如何将AI用到临床场景中的挑战。

“AI大模型的更新频率是非常快的，然而一个模型要能真正落地到临床场景，需要非常严格的审查。”阿里巴巴达摩院资深技术专家许敏丰博士认为，真实的临床环境情况复杂，将人工智能纳入临床应用，不仅涉及技术本身，还牵涉医疗流程的改变、医疗伦理等相关规定的多维度协作。

8月3日，“AI驱动的疾病预防创新与卫生经济学价值”圆桌讨论。主办方供图

“我用AI帮助肺结节的诊断已经有十多年了，AI与医生的关系是互相学习、互相训练。”中国医学科学院肿瘤医院防癌体检中心的副主任张凯教授认为，在肿瘤的早筛预防中，可将影像学的AI智能应用和血液学结合起来，通过普通CT筛查，在人工智能的辅助下，可以发现大多数躯干部肿瘤的影像特征，通过血液检查再做一个分子分型。“举个例子：通过低剂量螺旋CT找到早期高危的肺结节，再对风险高的肺结节做相关的分子检测，二者结合就是一个筛查的过程。”

喉返神经位置隐蔽、走向多变，传统手术完全依赖医生的经验辨识，稍有不慎便可能造成神经损伤。北京和睦家北京区外科副主任花苏榕教授在腔镜甲状腺手术中，利用人工智能实时识别喉返神经，动态追踪其走向变化。花苏榕认为，“手术下的AI智能系统可以起到报警提示作用，就像开车的时候，前车刹车或是前方有行人会提示驾驶员一样，AI虽然不能代替医生进行临床关键的决策，但能够减少犯错的风险。”

圆桌讨论环节，专家们均认为，AI正从风险预警到精准干预，不断扩展健康的边界。随着AI算法的持续优化与应用场景的拓展，“防大于治”的健康管理理念融入日常生活，助力个人成为自身健康的“第一责任人”。

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