带孩子去看病，以前是先排队挂号，然后去诊室门口等着。轮到你了，赶紧跟医生说孩子什么情况。有时候一着急，话说不清楚，还可能漏掉重要的信息。
但是，现在有些医院不一样了。比如在山东济南市中心医院。你带着孩子，先到一个屏幕前。这个叫“智能预问诊”系统。它会像聊天一样问你问题。屏幕上会显示出人体图，问你孩子哪里不舒服。你点了肚子，它就接着问，是阵痛还是持续痛？有没有拉肚子？你根据提示，一步步回答。这些问题，其实就是医生平时问的那些。等你回答完，这些信息就自动生成一份摘要，传到儿科医生吴蕾的电脑里。
然后，你再带孩子去见吴医生。她已经看过了那份摘要，对孩子的情况有了大概了解。她就可以直接问一些更关键的问题。整个看病过程快了很多。你不用费劲描述，医生也不用从头问起。这就是AI带来的一个直接好处，它让医患沟通变得更顺畅了。
而且，AI还能干一些重复性的工作。比如出院后的随访。病人出院了，医生总要嘱咐一堆。但病人回家一忙，可能就忘了。医院需要打电话回去问问情况。这个工作很琐碎，也很耗费人力。
四川大学华西医院就用了AI随访系统。他们让AI来打电话。到2025年11月，这个系统已经给病人打了79万多次电话。服务了超过50万名患者。AI打电话有几个好处。第一，它不会累，可以一直打。第二，它的问题很标准，不会漏掉。第三，它能把病人的回答都记录下来，整理成数据。这样医生就能很方便地了解病人的恢复情况。
AI还能帮医生看片子。看医学影像，比如CT、核磁共振，是个技术活，也需要医生高度集中注意力。看多了，眼睛会累，也可能看走眼。AI就不会累。
首都医科大学附属北京天坛医院就在用AI分析脑卒中的影像。中风抢救，时间最宝贵。医生需要快点看完片子，然后决定怎么治疗。以前这个过程全靠人。现在，AI可以帮忙。它能在3分钟内，就把急性缺血性卒中的影像自动评估完。这一下子就把医生做决定的时间缩短了一半。时间省下来了，就意味着能救回更多的脑细胞，病人的预后也会更好。北京天坛医院的副院长李子孝说，他们还在开发一个机器人，专门用来评估中风病人的神经功能，能让评估过程更快。
还有一个例子，在北京大学第六医院。那里有个AI心理服务机器人，叫“北小六”。有个长期焦虑的江女士，住院期间就经常和“北小六”聊天。江女士说，她刚开始很心烦，静不下来。但是“北小六”会很有耐心地引导她。比如，它会用柔和的声音说：“想象你正在海滩上走路……” 它会一遍又一遍地教她做放松训练。真人医生精力有限，不可能24小时陪着一个病人。但“北小六”可以。对江女士来说，它就像一个不知疲倦的、专业的“知己好友”。
所以你看，AI进医院，不是要来取代医生。它是来帮忙的。它帮医生处理重复的信息，帮医生做随访，帮医生看片子，甚至帮医生安抚病人。它让医生有更多的时间和精力，去做最核心的诊断和治疗。
AI+医疗，前景如何？
AI医疗的好处，不只在大医院里。它最大的前景，是能把好的医疗资源，送到更远、更偏僻的地方。
浙江丽水有个景宁畲族自治县。县里有个大均乡新庄村。村里有个78岁的老人叫任传弟，他有很重的骨质疏松，出门不方便。以前，他想让县医院的主任医师看病，是件很难的事。
但是，现在情况变了。一辆巡回诊疗车会定期开到村委会门口。乡卫生院的吴洁医生，先把老人扶上车做检查。然后，她在车上通过一个叫“云诊室”的平台，视频连线了县人民医院的主任医师陈小伟。
关键的地方来了。陈医生在屏幕那头，不只是看到了老人的样子。他还能看到老人身体的实时数据，以及AI对这些数据做的分析结果。AI等于先把老人的情况“翻译”成了清晰的图表和建议。陈医生结合这些信息，就能很准确地判断病情，然后远程给出调整用药的方案。就这样，一个偏远山村的老人，在家门口就看上了专家号。AI在这里，就像一根无形的线，把专家和基层病人连在了一起。
河北南皮县做得更进一步。他们在搞一个“数智县域医共体”。这个名字听起来有点复杂。说白了，就是用AI和大数据，把一个县里的所有医院（县医院、乡镇卫生院）真正变成一家人。
以前的医共体，可能只是名义上合并了，但县医院的水平，乡镇卫生院还是学不会。现在不一样了。他们用AI，把三甲医院治疗某些病的成熟经验，做成了一个标准化的系统。然后，让县里、乡里的医生都能用。
这是它的工作原理：比如，乡卫生院给病人拍了个片子。片子一上传，AI系统就自动开始分析，给出初步的诊断建议。同时，这张片子和AI的分析结果，会立刻同步给县医院的医生。县医院的医生一看，就能快速给出指导意见。这样一来，乡里的医生水平就提高了。整个县的医疗能力都变强了。数坤科技董事长毛新生说，AI不是简单替代医生，而是通过这种体系化的能力，把好医疗送到基层。
除了让医疗资源下沉，AI在其他方面也很有用。
比如搞临床科研。在北京大学第三医院，他们有个叫“三院灵智”的智能体系。心血管内科的李丹医生说，以前做研究，要查很多文献，很花时间。现在，可以直接问院内的大模型。比如，想了解某个治疗方案的最新研究进展，模型会很快把相关文献总结好，还能追溯到原文。这样研究效率就高了很多。而且在院内用，也不用担心科研成果泄露。
再比如研发新药。这个过程很漫长，也很花钱。AI可以帮忙分析海量的分子结构数据，预测哪些化合物可能有效。这样就能大大缩短药物筛选的时间，让新药更快上市。
国家也很支持这件事。2025年10月，国家卫生健康委等部门联合发文，对AI在医疗卫生的应用做了全面的部署。从基层到临床，从科研到产业，都规划好了。这意味着，AI+医疗不是一阵风，而是未来的方向。它的前景，就是让所有人，不管在哪里，都能享受到更好的医疗服务。
AI使用，边界在哪？
AI这么好用，但它毕竟是机器。用在人命关天的地方，必须要有边界，要有规矩。不然，出了事就晚了。这里有三个关键问题，必须说清楚。
第一个问题，AI能下诊断吗？医生能直接用AI的结论开药方吗？
答案很明确：不行。国家的《互联网诊疗监管细则（试行）》里白纸黑字写着：人工智能软件，不能冒用或者替代医生本人提供诊疗服务。处方，必须由接诊的医生本人开，严禁用AI自动生成处方。
这条规定就是底线。所有接受采访的专家，观点都一样。AI现在的作用，是辅助和支持。它是一个工具，不是决策者。
四川大学华西医院的吕粟主任说，AI看片子，可以很快发现可疑的病变。这能减轻医生的工作量。但是，那个可疑的地方到底是不是问题，是什么问题，最后还是得由医生来判断。天坛医院的李子孝副院长也说，开处方是法律行为，要负责的。AI可以给建议，但签字的必须是医生，医生还要自己核对一遍。
所以，不能完全依赖AI。医生如果自己不动脑子，光听AI的，那就危险了。AI是医生的助手，不能成为医生的“拐杖”。
第二个问题，如果用了AI，结果治坏了，这个责任谁来负？
这个问题很复杂。受访的专家都认为，医院是第一责任人。病人是在医院看的病，出了事，肯定先找医院。
但是，再往下追究，就麻烦了。北京中医药大学的邓勇教授分析，法律上一般把医疗AI看成是一种“产品”。如果是产品本身有技术故障，比如算法错了，或者系统崩溃了，那开发这个AI产品的公司就要承担责任。医院可以向公司追偿。
可现实中，很多情况很难分清。到底是AI算错了？还是给AI的数据本身就不准？或者是医生操作失误，过度相信了AI的建议？这些都可能导致医疗事故。
所以，邓勇教授建议，要进一步完善相关的法律。把各种情况都考虑到，明确责任到底怎么分。
而且，还有一点很重要。就是必须保护病人的自主权。在使用AI辅助诊疗之前，医生必须清楚地告诉病人。要说明白，我们会用一个AI系统来帮你分析，它的好处是什么，可能存在的风险是什么。病人听明白了，有权利自己决定，是接受还是不接受。不能替病人做决定。
第三个问题，AI要用大量数据学习，怎么保护我们的隐私？
医疗数据太敏感了。姓名、病史、基因信息，这些一旦泄露，后果很严重。
所以，保护数据安全是重中之重。整个行业都有共识，那就是要遵循“患者隐私信息最小化”的原则。意思就是，只收集和使用最必要的信息，跟治病无关的信息，一点都不能碰。
具体怎么做呢？从产品开发的时候就要开始。那个“北小六”机器人的研发公司就介绍过他们的做法。第一步，叫“去标识化”。就是把所有能识别到个人的信息，比如姓名、身份证号，都从数据里删除或者替换掉。这样，就算数据泄露了，别人也看不出这是谁的病历。
第二步，是“加密传输”。数据在网络上传输的过程中，要进行加密。就像把信装进一个只有收件人才能打开的密码箱里。就算被黑客截获了，他也打不开，看不到里面的内容。
医院这边也要有严格的管理制度。比如，浙江大学医学院附属邵逸夫医院，就利用区块链技术来保证数据不被篡改。四川大学华西医院，则建立了严格的审批和日志记录。谁在什么时候，因为什么原因，查看了数据，系统里都有记录。想看数据，必须先申请，批准了才能看。
总之，AI用在医疗上，就像一把双刃剑。用好了，能帮大忙。用不好，就会伤到人。所以，我们必须给它套上法律、伦理和规则的“缰绳”，让它在安全的轨道上运行。
