０１

Ｐａｒｔ　Ｏｎｅ

前段時間在朋友圈分享了一個新聞：美國曾經炙手可熱的專業，計算機科學（ＣＳ），如今淪落到投１０００份簡歷卻零Ｏｆｆｅｒ的慘境！

背后的原因說起來有點讓人哭笑不得：一幫碼農高手，搞出了幾個ＡＩ編程工具，如Ｃｕｒｓｏｒ、Ｗｉｎｄｓｕｒｆ、Ｃｏｐｉｌｏｔ、Ｔｒａｅ等等，讓零基礎編程變為現實，所以讓新畢業的碼農壯烈成了失業大軍。

別的沒試，但本人親測了Ｃｕｒｓｏｒ，　的確非常好上手，起碼分別嘗試了Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ＃、Ｒ語言，成功編出了ＰＤＦ翻譯器、高清錄屏等工具，尤其是Ｄｅｅｐｓｅｅｋ本地化部署的ＡＩ創新應用開發更是簡單，從編程小白到智能語音分診與掛號指引（參考以下截圖）、智能門診病歷等應用系統的獨立完整實現（單機測試版），只用了幾天時間！

智能語音分診與掛號指引系統局部Ｐｙｔｈｏｎ代碼示意

而ＡＩ時代來臨之前，哪怕是一位讀了４年計算機科學與技術的本科生，恐怕是連單獨接下這種毫無經驗任務的勇氣都沒有。

ＡＩ時代，技能與速度，真的是完全不一樣了！

記得６月底的培訓中，我還向學員特別推薦了類似Ｍａｎｕｓ的心響ＡＰＰ有個很適合醫學科普視頻制作的功能：ＡＩ繪本，醫生輸入繪本文字描述后，ＡＰＰ就可以指揮多個Ａｇｅｎｔ在后臺干活，然后直接生成漫畫、聲音、字幕、音樂非常匹配的完整視頻。結果上周末的培訓我就改了推薦：秒剪和剪映原來都已經推出了ＡＩ繪本功能。

十年如一日已成為過去，一日換新顏已成為常態。

而今天看到的一則新聞，讓我不禁對照以上這張圖想到一個問題：

按照此前的規律，時代變革持續以１０倍加速，按此規律，ＡＩ時代只需３年就會讓我們迎來一個全新時代！我們可以先樂觀假定ＡＩ時代持續的是１０年，那么留給醫院和醫生們時代轉型的時間，能有幾年？

０２

Ｐａｒｔ　Ｔｗｏ

今天看到的那條新聞，標題是：微軟表示，其新的ＡＩ系統對患者診斷的準確率是人類醫生的　４　倍！根據該新聞報道，微軟做了一個對比試驗，讓微軟的ＡＩ診斷工具ＭＡＩ－ＤｘＯ和人類醫生分別對３００多份復雜病情患者進行診斷，結果ＭＡＩ－ＤｘＯ　的準確率為８０％（財富雜志的報道是８５％），而人類醫生的準確率只有２０％！

是不是很詫異？微軟的試驗，讓我明白了比爾·蓋茨幾個月前為何有底氣提出“未來１０年內醫生可以被ＡＩ替代”。

其實ＡＩ＋醫療，不僅有詫異，更有很多驚喜。接下來可以看個無聲短片：

這個短片需要解釋一下：蘋果公司有個增強現實（ＡＲ）的眼鏡，叫Ａｐｐｌｅ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｐｒｏ，去年西門子將其用于影像分析，可以實現人體器官３Ｄ影像的７２０度沉浸式分析，這對于準確診斷、精準定位、教學示范、病情溝通等多方面無疑都是革命性的進步。

展會現場我曾戴上Ｖｉｓｉｏｎ　Ｐｒｏ真實體驗了一下，沉浸而細膩效果遠比這視頻要震撼Ｎ倍！但是，能有多少家醫院已經知曉／啟用這項技術了呢？

今天還看了一篇題為《２０２５年的醫療技術突破》的文章，文章列舉了８個方面的突破：

• ＡＩ　驅動的診斷和個性化治療

• 手術機器人技術的進步

• ３Ｄ　生物打印和再生醫學

• 數字療法和虛擬平臺

• 藥物研發中的量子計算

• 穿戴式全天候健康預測

• 醫療數據安全的區塊鏈

• 腦機接口（ＢＣＩ）

但除了頂尖醫院和大咖級專家，更廣泛的普通醫生可能對以上大部分都無感，而更有感于績效下降、醫保算賬、醫生ＩＰ打造合規性、醫患關系等等。

不可抗拒的現實，和主觀認知的選擇，導致了科技進展現狀和主觀感知的顯著差距。

Ｔｈｅ　ｆｕｔｕｒｅ　ｉｓ　ｎｏｗ，未來已來！更關鍵的是，ＡＩ時代已來！

人類的醫療在ＡＩ時代正在朝著一個不僅更高效、更個性化，而且更易獲得、更主動和更有效的系統邁進。這本是可喜可賀的，但值得擔心的是：很多醫院／醫生的思維，可能還停留在上一個信息時代！

０３

Ｐａｒｔ　Ｔｈｒｅｅ

前面說過，幾位高智商的碼農通過ＡＩ工具創新，把其他碼農的就業機會都給干沒了。

那么，高智商的醫療科技精英，會不會通過ＡＩ創新，讓醫生也躋身失業大軍呢？

“請根據２０２３年到２０２５年ＡＩ技術的迭代速度和突破性創新情況，完全理性的回答：根據這樣的發展速度，ＡＩ還有多久就可以替代人類醫生的工作？”

我把以上同樣的問題，分別輸入給了幾個國際影響力較大的ＬＬＭ，并開啟了聯網搜索模式。

本土的Ｄｅｅｐｓｅｅｋ結論是：

２０２８－２０３０年：ＡＩ將替代５０％以上的醫生工作量（如診斷、分診、報告生成）。

２０３５年后：ＡＩ可能完全接管標準化醫療流程，人類醫生轉型為“醫療管理者”，專注于復雜病例會診與倫理審查。

不可替代性：情感關懷、創新性治療（如基因編輯）仍依賴人類。

谷歌的Ｇｅｍｉｎｉ　２．５　Ｐｒｏ　Ｔｈｉｎｋ給出的結論是：

５年內：　ＡＩ在行政、影像分析、信息檢索方面成為廣泛應用的工具。

１０－１５年內：　ＡＩ在輔助診斷和治療方案建議上成為標準配置，深刻改變醫生的工作流程，部分專科（如放射科）的工作性質發生根本性變化。

２５年及以后：　即使技術有飛躍，由于倫理、法律、信任和人類復雜性的核心障礙，ＡＩ仍然無法完全替代一個能進行全面、人性化診療的醫生角色。我們將看到的是一個高度融合的人機協作模式，而不是一個純粹的機器替代。

因此，完全理性的回答是：ＡＩ不會在可預見的未來替代醫生，但它會淘汰那些拒絕學習和適應ＡＩ的醫生。　它將剝離醫生工作中重復性、機械性的部分，迫使醫療的本質回歸到其最核心的元素：智慧、關懷和人性。

Ａｎｔｈｒｏｐｉｃ公司的Ｃｌａｕｄｅ　Ｏｐｕｓ　４　Ｔｈｉｎｋ則認為：

１０－１５年內（２０３５－２０４０年），ＡＩ將在診斷、影像分析、藥物研發等技術性領域達到或超越人類醫生水平。

２０－３０年內（２０４５－２０５５年），ＡＩ可能在大部分醫療領域實現高度自動化。

但完全替代人類醫生可能需要更長時間，甚至可能永遠不會發生，因為醫療的本質包含了太多人文關懷和倫理考量。

更可能的情況是，ＡＩ將徹底改變醫生的工作方式，讓醫生從繁重的技術性工作中解放出來，專注于患者關懷、復雜決策和創新性治療方案的制定。

ＯｐｅｎＡＩ公司的ＣｈａｔＧＰＴ－ｏ３的總結則是：

“技術可行”與“社會落地”差距至少　１０－１５　年。

在　２０４０　年前，ＡＩ　主要“替代任務”，而非“替代醫生”——醫生仍掌管復雜決策、同理心交流和最終責任。

真正意義上“ＡＩ　醫生取代大部分人類醫生崗位”最樂觀也要　２０４５　年后，且高度依賴監管、社會接受度、數據共享三個變量。

因此，用一句話概括：以　２０２３－２０２５　的迭代速度推演，ＡＩ　想徹底取代人類醫生，樂觀估計需　２０　年以上，悲觀則仍是一代人的跨度，而關鍵瓶頸已不僅是算法，而是法規、責任和信任。

０４

Ｐａｒｔ　Ｆｏｕｒ

以上不同ＬＬＭ給的結論雖然表述有所不同，但核心觀點基本一致：醫生在純粹技術層面是可以被替代的，不可替代的是醫學倫理與人文層面。

這只是基于當前技術發展給出的預判，當通用人工智能（ＡＧＩ）、真實世界感知等技術實現突破，答案是否會變化尚是未知數。

基于當下的判斷，醫學倫理與人文將成為醫生保住飯碗的護城河，那么各家醫院、各位醫生朋友，是不是該提前做些行業變革的準備？

以品牌為例，ＬＬＭ給出的相關建議或許值得參考：

１、醫院品牌轉型

１）從＂技術導向＂轉向＂人文關懷＂品牌定位

• 強化溫度感：打造＂有溫度的智慧醫院＂形象，強調人文關懷與ＡＩ技術的完美融合。

• 差異化定位：重點宣傳醫院在復雜病例處理、多學科協作、個性化治療方案等ＡＩ難以替代的領域的優勢。

• 建立信任體系：強調＂ＡＩ輔助，醫生決策＂的診療模式，讓患者感受到人類醫生的不可替代性。

２）　打造＂ＡＩ＋醫療＂融合創新品牌

• 技術領先形象：展示醫院在ＡＩ應用方面的前沿探索，如＂全國首家ＡＩ診斷中心＂等。

• 安全保障承諾：建立＂雙重保障＂品牌概念——ＡＩ精準＋專家把關。

• 透明化溝通：主動向公眾解釋ＡＩ在診療中的角色，消除恐懼和誤解。

３）構建全生命周期健康管理品牌

• 預防醫學品牌：利用ＡＩ進行健康風險預測，打造＂治未病＂的品牌形象。

• 慢病管理專家：結合ＡＩ監測和人工干預，成為慢性病全程管理的權威。

• 康復陪伴者：強調長期陪伴和個性化康復方案。

２、醫生個人品牌塑造

１）從＂醫術專家＂到＂健康顧問＂

• 知識型ＩＰ打造：通過短視頻、直播等形式進行健康科普，建立個人影響力。

• 患者教育者：幫助患者理解ＡＩ診斷結果，成為＂醫學翻譯官＂。

• 生活方式指導師：提供個性化的生活方式建議，這是ＡＩ難以替代的。

２）強化＂醫者仁心＂的人格魅力

• 情感連接：分享醫患故事，展現人性光輝和職業情懷。

• 倫理守護者：在ＡＩ時代堅守醫學倫理，成為患者權益的代言人。

• 心理支持者：提供ＡＩ無法給予的情感支持和心理疏導。

３）成為＂ＡＩ醫療專家＂

• 技術融合者：展示如何巧妙運用ＡＩ提升診療效果。

• 創新實踐者：分享ＡＩ輔助下的創新治療案例。

• 行業意見領袖：對ＡＩ醫療發展趨勢發表專業見解。

前面寫過Ｄｅｅｐｓｅｅｋ的警告性分析：２０２８－２０３０年ＡＩ將替代５０％以上的醫生工作量，某種程度，留給醫院、醫生順應時代而轉型的時間，至多也只有５年。

而５０％以上的醫生工作量被ＡＩ替代，既可視為醫院降本增效的轉機，也可用于向加強人文服務轉型。

５年可以很漫長，５年也可以很快。但骨感的現實只會考驗：接下來的５年，我們自己改變了什么。

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本文作者　｜　仲崇海：醫界名家大講堂特聘專家、醫院品牌管理實戰專家、醫院運營管理咨詢師、醫療行業發展研究員、ＡＩ在醫院運營應用系統化培訓師、醫院科室運營助理制系統設計與實操導師、《健康界》、《華夏醫界網》等醫療媒體專欄作者。作為中國醫院內部營銷第一人、醫院品牌精準戰略第一人，率先將４Ｐ、４Ｃ、４Ｖ、５－ＧＡＰ　模型等國際服務營銷理論與工具應用到中國的醫療事業，為全國各地三級、二級等不同規模的百余家醫院提供了戰略咨詢、品牌推廣技能培訓、科室運營落地輔導等多種形式的服務。

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