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在瑞金医院,病理医生的工作变了。 他们不再需要花40分钟,一寸寸地搜索显微镜下的

在瑞金医院,病理医生的工作变了。 他们不再需要花40分钟,一寸寸地搜索显微镜下的切片。现在,他们的主要任务是审核屏幕上AI标记出的可疑区域。华为的RuiPath大模型把诊断时间压缩到了秒级。 效率提升超过100倍,但医生的角色从“发现者”变成了“裁决者”。 同样的变化发生在手术室。 长木谷的骨科手术机器人,能在术前用AI模拟手术方案,术中实时追踪骨骼位置,完成毫米级的精准截骨。 这感觉就像,以前是老师傅凭手感雕木头,现在是数控机床在干活。 基层的变化更直接。 北京儿童医院的AI儿科医生,学习了300位专家的经验和海量病历,诊断准确率接近专家会诊。它正计划被推广到缺医少药的县域医院。 好医生集团的董事长耿福能甚至建议,给每个诊所都配上“AI医生”,提供三级医院水平的服务。 我有点好奇,县城的患者第一次面对屏幕里的“专家”时,会是什么心情。 但问题也跟着来了。 数据是AI的粮食。京东的曹鹏曾建议国家牵头建医疗数据共享平台,就是因为各家医院的数据像孤岛。 博尔诚公司研发的产品,一次抽血能同时筛查7种癌症,这效率背后是海量、高质量的数据喂养。 没数据,再聪明的AI也是巧妇难为无米之炊。 更棘手的是规则和责任。 川大华西医院的教授甘华田提醒,得加快立法了——AI误诊了算谁的?伦理审查谁来做? 技术跑得太快,法律和伦理还在后面追。 所以你看,AI进医院,早就不只是换个更快的“工具”。 它正在变成水电煤一样的基础设施,重新分配医生的注意力、医院的能力圈、甚至患者的就医路径。 它不打算取代医生,但它正在系统地改变医生工作的每一个环节。 当AI开始读懂切片和处方, 它画的是一张全新的医疗资源流动地图。