生成式人工智能（GenAI），尤其是大语言模型（LLMs），正快速进入医疗领域。美国国家医学院在2023年开过一次研讨会，把GenAI在医学中的应用分为短期、中期和长期目标。短短两年，很多设想已经逐步成真。
短期：患者教育与互动
AI 聊天机器人可以帮患者预约、分诊、解答健康疑问。它还能把复杂医学信息翻译成通俗易懂的版本，让更多人真正理解病情和治疗方案。很多人现在看病前，都会先“问问AI”，拿到一个答案，再带着问题去找医生。
中期：文档与编码
病历记录：AI能自动生成病历，帮医生节省约20%的时间，还能减少30%下班后的文书工作。
病历摘要：AI写的病历总结，有近一半案例和医生写的效果相当，甚至在三成以上更好。
作为医生，我深有体会。人脑不该被当作“代码字典”，比如z79.899这样的ICD-10编码，背它纯属浪费。人脑最擅长的，是理解故事、做出决策。Openevidence 现在每天都用。
长期：未来应用
精准医疗：AI有望结合病历、基因组、影像，为患者量身定制治疗方案。
虚拟健康助手：未来可能成为“随身医生”，帮人远程问诊和健康管理。
疾病监测与公共卫生：在疫情预警、疾病追踪上，AI大有可为。
医学教育：医生培训也会改变，未来需要更多数据素养和AI批判性思维。
我的看法
生成式AI的价值不在于取代医生，而是成为医生的“外脑”。它能接管繁琐的记录、摘要、编码工作，让医生把更多精力放在真正重要的地方——倾听病人、理解故事、做出治疗决策。
当然，AI也可能带来风险，比如保险公司和医生都用AI写文书，结果变成“AI对AI”的博弈。所以，监管和治理必不可少。
医生 + AI，不是竞争，而是合作。AI 解放双手，人类才能更专注于“治病救人”的初心。但现实是，即便有了 AI，医生还是会很忙、很累。因为这个职业常常培养出一种“内耗型人格”——既要有钢铁侠的韧劲，又背着圣母心的柔软。就像当年我们以为有了电子病历，就不用再跑到病房门口翻 folder 查生命体征，能省点力气。结果发现，电子病历里塞满了更多鸡毛蒜皮的信息，反而让人更加无所适从。好在行医，本来就是一个体验人生、不断修正价值观和人生观的过程。AI 只是其中一个伙伴，让我们在“钢铁与温情”的拉扯中继续前行。
ref: Generative AI in Medicine — Evaluating Progress and Challenges
April, 2025
