AI 来袭：当「狼」叩响医疗之门

「我的三观崩塌了」，当年的天下第一棋士柯洁，被 Google DeepMind 的 AlphaGo 打败后如是说。当经历了 12 月 20 日在美中爱瑞肿瘤医院的「人机大赛」，MDT（多学科诊疗）团队与多个医疗 AI 模型的多轮较量后，我想我也能充分理解柯洁当时的感受。

8 个副高以上的医生，都在顶级三甲医院磨练多年，组成的 MDT 团队，与豆包、百川、小荷、ChatGPT01、Google Gemini 五个国内外知名 AI 模型，在完全相同的条件下进行了多轮较量，包含问诊、体检、实验室及影像学检查、诊断与鉴别诊断、治疗计划制订、疗效评估及后续治疗等多个环节，轮番交手，层层递进。本来觉得信手拈来的胜利，结果却大大出乎意料。AI 医疗的强劲表现，让医生完全没有了赛前想象白衣胜雪的潇洒。从热身比赛的结果看（如图），之后的比赛恐怕得打起十二万分的精神来应对 AI 的挑战。

目睹所有过程的我，也是医生的我，和参赛的其他医生一样心情失落，感受尤为强烈。六大门派围攻光明顶，我感觉自己才是被打败的魔教。晚餐一桌医生完全没有往日欢快的气氛，尽管谁都不明说，但总感觉一股沉郁的气氛漂浮在房间内。

从比赛结果看，夺冠的 ChatGPTo1 各方面综合能力均衡，远超其他 AI 模型，在各轮比赛均稳定、高效输出，在总结归纳的条理性以及逻辑闭环的严密性等方面表现惊艳，在提供肿瘤诊治的同时关注患者营养、心理支持，并可以通过文字表达人文关怀，充分彰显了人工智能于数据处理和分析的强劲实力。铜牌选手 MDT 战队凭借深厚专业素养、丰富临床经验和多学科协作优势，在面对复杂的肿瘤病例时，在病情的综合分析上尽显专业深度，能够有条不紊地逐层推进，在精准诊断、治疗决策方面明显优于 AI 模型，通过综合考量患者获益与风险，并结合最新的文献与研究数据，为患者的后续治疗提出了创新性的前沿治疗方案，算是勉强维护了人类的尊严。

在行文风格上，AI 更像是唠叨的大伯，事无巨细逐一道来，讲究的是满汉全席全无遗漏；MDT 团队更像干练的小叔，讲究简单明了，直击要害，另外私家菜馆还经常有创新菜品，例如经常在诊疗过程中常常结合最新发表的文献。某种程度上也许人类需要打字，人类的天性忽略了面面俱到的完善陈述。然而满汉全席看上去繁琐絮叨，15-30 秒就上齐了菜品；私家菜馆尽管厨师众多，菜品干练，却需要 AI 的 30-50 倍的时间。尤其是到了热身赛的后程阶段，人类的疲乏已经显而易见，我却看到 AI 三下五除二出了答案，然后抄起双手端在胸前，冷冷地看着人类的余勇可贾。

AI 的这种冷静是优点，也许就是缺点。医疗应该是有温度专业。热身赛之后组织方、评委专家和 MDT 战队以及 AI 战队的参赛人员共同就比赛流程和评审规则展开了深入探讨。关于比赛评分标准的设计遗憾显而易见，评分标准主要倾向于对逻辑推理合理性和内容输出完整性的评价，而对于分期准确和治疗方案的创新价值没有给予应当的权重侧重。此外作为人类，医患之间在相互交流情绪的流转，关心、倾诉，人文关怀不是用简单话术就可以替代，而需要更多心灵感应。更多的时候，好的医患关系是并肩战斗的亲人，这种体会是冷静的 AI 无法做到的。其中一个细节，在某个阶段可能需要穿刺，AI 医生只会面无表情地吐出「去穿刺」的决策，人类医生，我们的 MDT 团队却贴心地考虑到了「如果病人不同意穿刺」之后的种种应对。另一个细节是，人类医生经常在诊疗过程中呈现的直觉和灵感，是 AI 身上不大能看到的。例如比赛中病人后期出现的肠道疑似病变，与肝部转移灶的临近关系，可以去考虑病理取材的优先顺序和检查次数，让病人经历更少的痛苦。但 AI 考虑更多的是准确性和完善性，会导致更多的有创检查和更多更久的时间。毕竟在时间变量面前，效率也是必须要时刻考虑的问题，某种程度上比准确完善性更加重要。

类似情况在 AI 围棋发展到现在也能看到。在 AI 围棋横行天下之际，大概率你不会再看不到秀策与幻庵因硕的「耳赤一手」，也不能再体会吴清源和木谷实十番棋的荡气回肠了。围棋复盘既往的高手国手棋圣棋神，恐怕也要在 AI 老师面前恭听教诲。对于人类来说，少了更多的趣味和快乐。但这种现象 AI 在可穷尽的围棋着法中也许可行，也许可接受，然而因为人体的奥秘和医疗的面向还存在众多的未知领域，目前投喂式的 AI 训练未必可以到达未知世界，我相信人类具备的温暖在临床医疗中还是会长久存在和必要。

整体来说，MDT 团队和在本次比赛中表现突出的 ChatGPT o1 模型相比，还算得上旗鼓相当，能力各有侧重。AI 模型在数据处理时效性、逻辑闭环与归纳总结方面更胜一筹，而 MDT 团队则在临床创新性和专业深度上更具优势。这种差异进一步表明，未来的比赛规则应更合理地调整评分权重，以全面反映双方的特点。不过从发展角度看，AI 战胜人类恐怕是迟早的事情。本次热身赛中 ChatGPT O1 表现已经足够惊艳，然后前两天 OpenAI 又推出 o3 模型系列，在 ARC-AGI（通用人工智能评估基准）上取得了惊人的高达 87.5% 的分数，而人类才 85%，进化速度让人瞠目结舌。我们彷佛可以看到硅基生命踏着碳基生命昂首阔步的前进步伐！

回到现实，我们也不必太过悲观，总究还是需要活在当下。预测一下 AI 医疗今后的走向也许更有意义。当人类多学科的智慧深度与 AI 的高效全面、善于总结的优势相互有机结合时，必将肿瘤临床诊治提升到一个全新的高度，这是毫无疑问的。因此，拥抱 AI 是我们每一个医生都应该有的态度，深度结合是不得不走的路，否则就会被时代的洪流所淘汰。我们需要探讨的是如何结合，在我看来，无非是一个谁领导谁的问题。

DeepMind 初代 alphaGo 的时候，通过大量棋谱学习，人类不停投喂数据和资料并不断训练，已经可以让韩国大棋士李世石一败涂地，但好赖人类利用盲点和 Bug 赢过一局。等到进化到 alphaZero 的时候，AI 已经不需要人类投喂，自我训练对局，创造出 AI 自有的定式走法，「金角银边草肚皮」已经不是不可颠覆的法则，在这个阶段，人类还没意识到 AI 的进化高度，自信满满的柯洁迎战 AI，结果只能在落败后抱头痛哭。而我们知道，围棋的顶尖高手，基本都是人类智商的天花板。但不妨碍柯洁把 AI 当作学习工具，还可以继续提高自己的棋力，而达到没有 AI 之前的高度。

诸如此类，在医疗 AI 上，相对低阶的年轻医生可以更加倚重 AI 去学习和提高，把临床水平向科学规范先进方向前进，为广大患者带来更精准、更优质、更人性化的医疗服务；相对高阶医生，应该利用好 AI 工具，向更多的未知领域出发。2024 年度诺贝尔化学奖获得者 Demis Hassabis 和 John M. Jumper，他们利用 AlphaFold 构建了全新蛋白质结构，为人类在医学领域打开了一扇新的天窗，就是比较好的例证。毕竟在医学领域还存在太多的未知。而如果抱残守缺，不思进取，在日益强大的 AI 面前，所有的谬误和错漏会在阳光下无地自容。

本文写毕当天，我又参加了抖音集团小荷健康联合中国信通院、人民卫生出版社举办的「医疗大模型真实场景诊疗能力评测暨面向用户的人工智能+诊疗服务研讨会」，大部分评委的感受与我们类似，AI 作为真实医疗基本达到了大约高年住院医的水平，尤其是在问诊初期部分。人们寄望于 AI 理解世界、感受世界，乃至创造世界，当下只能说 AI 在理解世界的阶段，离感受世界还有相当距离，但目睹 AI 的进化速度，即便是创造世界也会是不久的将来。当下的 AI 还不是一个好医生，但一个好医生必须用好 AI。「沉舟侧畔千帆过，病树前头万木春」，AI 的到来不可避免，医疗也概莫能外，既然如此，伸头一刀，缩头也是一刀，还不如打开大门，拥抱一个新的世界。

作者：北京美中爱瑞肿瘤医院徐仲煌院长