國際醫生節，全國30多位名醫收了一位“AI徒弟”

往年到了3月30日國際醫生節，大家討論最多的話題往往是醫患關系、醫生的辛苦或者又是哪個新技術要來顛覆醫療。但今年，畫風突然不一樣了。

一群平日里要么在診室里或者手術臺上不茍言笑的頂級名醫，集體收了個AI徒弟——螞蟻阿福。

不光收徒，還有現場考核。看完這些醫生給新收徒弟的考題，以及他們得到回答以后給出的點評，你會發現，這其實像是一次關于人機共生的深度對話。

AI向醫生拜師，拜的是什么？

01

師徒過招，

一次真實診療情景的大考

很多人認為醫療AI已經把幾萬本醫學書籍、教材記下來了，肯定能在各類考試里拿高分。

但這次的賽博拜師，幾位名醫顯然不想讓這個徒弟過得太舒服。

上海市東方醫院（同濟大學附屬東方醫院）婦產科主任段濤，是現任第10版《婦產科學》教材的主編，擁有近40年的婦產科臨床、科研與教學經驗，是該領域的權威專家。

他給阿福出的題顯得有點刻意刁難：如果孕35周發現胎兒胎心消失，你該怎么跟家屬談？

他知道從單純的醫學知識刁難阿福已經不太容易。這道題，考的不是醫學知識，而是人性、心理。

段濤院長心里清楚，醫生最難的時刻之一，往往不是做手術，而是面對死亡和絕望時，怎么把壞消息以有溫度的方式傳達給患者和家屬，才是一名合格的醫生最應該掌握的技能。

結果證明，阿福的表現，讓段院長有點意外。它不僅考慮到了環境隱私、情感安撫，還給出了后續的心理支持和多科室協作建議。最后，段濤院長給阿福打了95分的高分，他在微博上感慨“AI徒弟，比預想的有溫度”。

段濤院長這道題出得很精準，他想知道AI能不能明白和理解什么是“有時去治愈，常常去幫助，總是去安慰”？

并不是所有醫生都這么客氣。

西安交通大學附屬第二醫院兒科醫生劉海燕就給阿福潑了一盆冷水。

她出了一道兒科臨床題，得到的回答數據詳實，還有最新研究進展，還有相關的論文依據。基于這個表現，劉海燕給她打了80分。但作為一名兒科，也即“啞科”醫生，劉海燕在點評里特別叮囑了一句，AI要建立醫學整體觀，要守住面診底線。

這句話，其實是說給所有醫療AI的。

劉海燕醫生提到了好幾個例子：很多家長在網上問診時，只描述局部癥狀，但醫學是整體的，有時候看似是眼睛的問題，問題可能出在鼻子，看似是鼻子的問題，解決辦法可能在腸道。

阿福雖然能給出標準答案，但它替代不了醫生面對面的望聞問切，因為只有醫生才能看到患者描述的局部之外的癥狀。

如西醫的叩診聽診，還有中醫的把脈觀色，這些現場查體的細節，一定是不能缺少的。AI再聰明，也聽不到孩子呼吸時的細微的喘鳴，更看不到孩子臉色的微妙變化。

這就是阿福為何拜師的最重要的原因：醫療AI一直迅速發展的目的，不是為了取代醫生去坐診，而是為了把醫生從重復的、標準化的咨詢中解放出來，讓他們有更多精力去處理那些必須面對面才能解決的復雜病例。

02

查漏補缺，

當AI遇上撒謊的患者

如果說段濤院長考的是情商，劉海燕醫生強調的是底線，那么北京大學第一醫院營養科的竇攀主任，考的就是智商了。準確地說，是AI在面對人類復雜行為時的洞察力。

竇攀主任給阿福模擬了一個經典的營養科場景：一個糖友拍著胸脯說“我真什么都沒吃，主食也算著量吃的，怎么血糖還是控制不住”。

臨床上，竇攀主任見過太多這種患者了。他們總是各種原因（要么怕被罵、要么羞澀）故意隱瞞真實飲食，不把真實情況告訴醫生。

她想看看，阿福能不能像經驗豐富的醫生一樣，從對話里嗅出不對勁，旁敲側擊地去核實。

結果，阿福上當了。它相信了患者的話，雖然給出了很專業的飲食建議，但沒有識破患者的謊言。

竇主任最后只給了70分。

這個評分特別耐人尋味。它說明了目前醫療AI的欠缺。AI具備海量的醫學知識，卻很難分辨患者的復雜心情。

營養科的診療，一半是科學，一半是心理學。醫生不僅要聽患者說什么，還要聽他們沒說什么。或許，半夜偷吃的燒烤，才是病情的真相。

阿福在這到題上差點“掛科”，恰恰證明了醫生經驗的重要性與不可替代性。AI可以是強大的輔助工具，但它目前還無法完全模擬醫生在診室里通過察言觀色建立起來的診療邏輯。

03

為什么是拜師？

因為醫療需要敬畏

這次名醫收徒，之所以能引起這么大的反響，我認為他擊中了當前醫療體系的兩個痛點。

第一個痛點，是資源的錯配。

我們總說看病難，難在哪里？難在頂級專家的時間是有限的。一個院士，一天看20-30個門診，一年下來也就幾千人。但他的經驗，本該惠及更多人。

這次，包括王俊院士、廖萬清院士、董家鴻院士等七位院士在內，以及全國一千多名醫生，都在螞蟻阿福上開了AI分身。所謂分身，就是AI具備了他的醫療知識和邏輯，能完成最基礎的問診。

這是一種資源裂變。

浙大邵逸夫醫院的徐文斌醫生給阿福出了一道腰椎核磁的判讀題。阿福很快就鎖定了題中的病變節段，還用大白話解釋患者為何會腰腿疼。

徐醫生的評價也是一樣的，影像判讀只是第一步，在臨床上還需要查體，也就是剛剛提到的面診。但阿福能把影像和癥狀對應起來，用通俗語言給患者解釋清楚，這就解決了大部分人的信息焦慮。

這就叫相輔相成。阿福把標準化的醫學知識普及給了大眾；而醫生則可以騰出手來，去處理那些需要手術以及需要個性化方案的重癥患者。

第二個痛點，是醫生仍在超負荷運轉。

現在的醫生，不僅要看病，還要寫論文、搞科研、做科普，即使在門診上，大量的時間也被重復性的咨詢給占據。

我之前在跟幾位參與這次活動的醫生聊天時，他們總會提到一個詞叫“減負”，別光基層減負，醫生也得減。

他們最希望這個AI徒弟能學會那些繁瑣的術后康復指導、慢病管理提醒以及術前的預問診。

說回特魯多格言“總是去安慰”。毛洪京醫生的睡眠智能體上線半年，已經服務了300多萬名失眠用戶。其實，很多患者只是需要一個傾聽者，一個能隨時解答他們焦慮的樹洞。

如果沒有AI，這些深夜的焦慮只能積壓，或者第二天涌向本來就擁擠的門診。

04

技術下沉，

醫生才能回歸本心

這次拜師，主角不是強大的阿福，而是一群有溫度的醫生，在手把手地教AI如何敬畏復雜的醫療場景，攜手它一起成長。

我依然認為，AI永遠無法取代醫生，因為醫療的本質是人與人的連接。

但我堅定地相信，AI可以成為醫生最好的左膀右臂，因為它可以把醫生從枯燥的數據查詢、重復的問答中解放出來，讓醫生有更多時間去思考復雜的病情，去關注患者的情緒，去享受作為醫者的那份職業尊嚴。

這或許就是名醫收AI為徒背后，最樸素也最偉大的愿景：讓技術隱于無形，讓好醫生，能被更多人看見。

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