21世紀經濟報道記者 唐唯珂 廣州報道
在技術飛速迭代與資本熱潮推動之下，AI與醫療的深度融合正逐步邁向行業變革的深層次領域。特別是醫療AI與醫生職業發展的未來關系，已成為近期熱議的焦點話題。
Deepseek以其診斷、看病及提出專業建議的能力，連續多日成為眾多科室主任熱議的焦點。近期，四川一家三級甲等醫院的影像科主任公開發文，表達了對同事職業前景的擔憂。
他指出，以Deepseek為代表的AI技術之強大令人震驚，它們依靠卓越的數據處理能力和深度學習算法，在醫療領域已取得了顯著成就。Deepseek在疾病輔助診斷和治療方案優化等方面的應用，更是引起了業內的廣泛關注。只需提供患者資料，Deepseek便能在短短30秒內出具一份專業而全面的診療方案，其分析的條理清晰、內容全面，堪比資深的三級甲等醫院主任醫師。
“對于從事診斷和病理工作的醫生來說，這確實讓人對未來充滿憂慮。AI技術能夠在短時間內閱讀成千上萬張影像資料，并能識別出其中的細微差異，這是僅憑手工和肉眼無法比擬的。”上述影像科主任稱。
與此同時，安徽省六安市人民醫院感染科的副主任醫師侯醫生也在其發文中表示：“Deepseek完全有能力承擔醫生的多項工作。例如，在消化內科，當一個病人需要調整抗生素治療方案時，我讓Deepseek提供會診建議，它僅需56秒便能給出答案，這無疑給醫生帶來了巨大的壓力。很難說，有朝一日醫生會不會真的被AI所取代。”
廣東某三級甲等醫院影像科主任在接受21世紀經濟報道采訪時表示，自從ChatGPT問世以來，他們就已經開始在日常工作中使用AI進行輔助。實際上，人工智能對醫療行業的賦能主要體現在算力、算法和數據三個層面。這三個要素——算力、芯片和云服務——經過長時間的發酵，Deepseek的算法突破和代碼革新，為軟件公司帶來了重估價值。
“目前，所有擁有獨特數據價值的公司都在進行價值重估，這在醫療應用領域尤為明顯，因為醫療數據的價值珍貴且進入門檻極高。”該專家說道。
醫學影像的“效率革命”
在醫療領域，無論是診斷復雜疾病還是執行高難度的臨床手術，放射科醫學影像的支持不可或缺，放射科醫生因此被尊稱為“臨床醫生的明眸”。
隨著人工智能技術的飛速發展，其正深入醫療各專科，放射科作為影像診斷的關鍵領域，無疑站在了這場技術革新的最前沿。
AI輔助診斷系統具備處理大量醫學影像的能力，能夠精確識別出人眼難以察覺的病變特征，大幅提升診斷效率。有觀點甚至認為，隨著人工智能的進步，放射科醫生可能首當其沖被AI所替代。
然而，斯坦福大學放射科專家Curtis Langlotz指出：“AI不會取代放射科醫生，但那些善用AI的放射科醫生將超越其未使用AI的同行。”
艾媒咨詢CEO張毅在接受21世紀經濟報道采訪時表示，AI有望解決醫療行業長期面臨的資源供需失衡問題，即“質量、成本、可及性”的難題。盡管世衛組織曾警告，生成式AI可能因快速診斷疾病而給醫療行業帶來革命性變革，但其匆忙和不完善的實施也可能帶來風險。
“雖然AI的診斷準確率高達九成以上，但表面的癥狀可能隱藏著復雜的病理因素，AI是醫生的得力助手，卻不能成為患者摒棄醫生的理由。”張毅說。
這場技術革命的核心在于合作共存，而非單方面的替代。
早期發現疾病極具挑戰，因為疾病往往以放射影像數據中與正常外觀的微小差異開始。個體之間的正常變異使得辨別真正的異常變得困難。
人工智能算法，尤其是深度學習算法，能夠識別醫學圖像中不易被人眼察覺的模式和異常。這一能力使得AI能夠快速處理和分析大量的醫學影像數據，協助放射科醫生實現更早、更準確的診斷，這對提升治療效果極為關鍵。
《柳葉刀》雜志的一項研究顯示，AI算法檢測乳腺癌的準確率為94.5%，而放射科醫生的準確率為88.0%。認知心理學家兼計算機科學家Geoffrey Hinton曾公開表示：“深度學習徹底改變了我們診斷癌癥的方式，通過在大量醫學圖像數據集上訓練算法，我們達到了與人類專家相媲美甚至更高的準確度。”
AI不僅提高了準確度，還在效率上賦能放射科。研究表明，利用AI工具的醫生日均閱片量可以從120例提升至400例，報告生成時間縮短60%。
放射學領域對專業性的要求極高，大量的圖像分析可能導致專業人員疲勞，數據顯示，連續工作4小時后誤診率上升12%。AI作為一個不知疲倦的助手，能夠持續以高精度分析和解釋醫學圖像，確保患者得到及時準確的診斷。
這種“效率-精度”的雙重提升，使得AI成為緩解放射科醫生資源短缺的核心工具。
培養放射科專業人才需要長時間的學習和大量實踐，難以在短時間內滿足需求。同時，由于工作壓力大，放射科人員流失嚴重。這些因素使得影像科醫生招聘和留住人才都面臨挑戰，尤其是在基層醫療機構和偏遠地區。
DeepSeek在AI應用端的提升有望改善這一狀況。在深圳某三甲醫院的試點中，DeepSeek輔助診斷系統將放射科醫師的工作效率提高了300%，門診誤診率下降了45%。
同時，DeepSeek采用開源策略，通過多種技術手段顯著降低了模型運行對硬件設備的要求，使得基層醫療機構在資源有限的情況下，也能以較低成本接入先進的AI技術，提升醫療服務的質量和效率，推動醫療資源的均衡分配。
從影像解讀者到AI管理者
在醫療AI時代浪潮中，放射科醫生的職業形象正經歷著深刻的轉變。
過去，放射科醫生往往需要投入大量時間于重復性的閱片工作，而AI技術的介入，憑借其強大的數據與圖像處理能力，有效地將醫生從這種機械性勞動中解脫出來。在處理常規性問題時，醫生僅需對AI的診斷結果進行復核，從而可以將更多的精力集中在處理復雜病例的深入分析與臨床決策上。
然而，即便AI的準確率高達99%，那1%的誤差仍可能成為醫療糾紛的導火索。已有研究指出，AI模型的決策過程可能存在不透明的“黑箱”特性，其部分決策缺乏可解釋性，而法律責任終究需要由醫生來承擔，確保患者安全。因此，放射科醫生在未來依然扮演著關鍵角色，他們需要結合臨床信息與患者的具體情況，對AI的初步診斷進行審慎評估，作出最終診斷決策。
有業內人士在接受21世紀經濟報道采訪時透露，AI技術的引入促使放射科醫生的角色由原來的“影像判讀專家”轉變為“AI管理專家”，這一轉變同時也為醫生帶來了新的挑戰。例如，過度依賴AI可能導致醫生的影像分析能力下降，資深醫生也可能因為AI的結論與自身經驗不符而感到困擾。Nature Medicine的研究發現，當AI出現誤判時，有58%的醫生會不自覺地跟隨錯誤建議，這一現象與醫生的從業年限無關。
未來，放射科醫生作為AI診斷結果的評估者和監督者，必須學會主動管理AI，而不是單一依賴AI。
在面臨罕見病癥、評估病情嚴重程度、預測疾病發展趨勢等特定場景時，醫生基于豐富的臨床經驗和醫學直覺所做的判斷，往往比單純依賴AI更有助于患者。放射科醫生通過長期實踐積累了寶貴的臨床經驗，形成了敏感的醫學直覺，這使得他們能夠更準確地理解臨床醫生的需求，并在報告中提供更加針對性的診斷建議，這是AI難以達到的。
此外，盡管AI能夠加快診斷報告的生成速度，但它無法取代醫患溝通中所需的人文關懷。醫生需要關注患者的情感需求、心理狀況以及社會支持系統，提供情感上的慰藉、心理上的支持和生活上的指導，這對于改善患者的就醫體驗、促進患者康復至關重要，也是AI無法替代的。
AI的崛起已不可逆轉，各行各業都在其影響下發生變革。放射科醫生面對這場技術革命，唯有積極擁抱新技術，持續學習，利用AI工具拓展自我能力的邊界。具體而言，包括理解影像數據的標注標準，提升個人的數據素養，以及學習如何更有效地向AI表達自身需求，增強人機交互能力等。
技術是舟，人文是舵。AI是醫生的助手而非替代者。以DeepSeek為代表的AI技術，并不是影像醫師的“對手”，而是能夠放大其價值的“盟友”。
未來，那些能夠善用AI突破效率瓶頸，同時保持人文關懷，守護醫療本質的醫師，將成為真正的贏家。正如Partners Healthcare首席數據科學官Keith Dreyer博士所言：“放射學的未來在于人類放射科醫生和人工智能系統之間的協同作用，共同提供最高質量的醫療護理。”
（實習生孫偉對本文亦有貢獻）
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