千亿市场催生 AI 医生，专家分身效率倍增，安全标准是核心

排行榜 2025年09月23日 21:38 3 cc

随着时代发展，“专家智能体”悄然成为医疗领域的创新焦点。

但在医疗这条命悬一线的赛道上，技术不能光靠炫，它得真正靠得住，能救人。现在，“专家智能体”这股热潮正席卷全国，看起来像是医学界的一场革命。但从技术到临床，AI医生真的值得信任么？

今年前四月，国内医疗AI圈迎来了一波“小高潮”——全国新发布的医疗大模型数量超过100个，远超2024年全年的94个、2023年全年的61个。

各大企业、三甲医院、互联网医疗平台纷纷入场。“专家智能体”成了兵家必争的技术高地。

所谓“专家智能体”，说白了就是用大模型技术，把专家的经验、语料、诊疗逻辑“复制”出来，变成一个可以辅助诊断的数字“分身”。

这样一来，不管是在偏远地区的小诊所，还是在资源紧张的三甲医院，普通患者都有可能“见”到顶级专家的分身。

听起来很美，但问题也不少。

“我们现在比的是谁的模型考试分数高，回答速度快，但医疗不是竞赛。”医联/未来医生创始人王仕锐在接受《第一财经》采访时说出了一句实话。

如今国内医疗大模型的推理能力突飞猛进，能理解指南、分析病例、提出建议。但真正的问题不是它懂不懂书本，而是它能不能像医生一样“看懂”一个具体的人。

医生看病，靠的不只是书本知识，还有经验、直觉和责任。而AI医生，尤其是“专家智能体”，一旦出错，就不只是输在分数上，而是可能害人命。

此前一篇发表在《新英格兰医学杂志》子刊的研究引发关注。斯坦福和麻省理工的研究人员发现，让非专业用户来判断AI和医生的回答，很多人反而更信AI，认为它说得“全、准、专业”。

这就是AI的“幻觉问题”。

不仅用户分不清，AI自己也可能一本正经地说错话，而且你还不知道它为啥错。这种“黑箱式”推理方式，让医生和患者都难以放心。

行业里有个说法：“AI医生说错了话，责任还在医生。”所以很多专家宁愿多花时间，也不愿完全依赖AI。

很多人以为训练一个专家智能体，就是“喂数据”。但实际上，专家的经验不是数据堆出来的，而是临床一线打磨出来的。目前不少模型的训练方式还很原始，有的甚至是拿着录音笔记录专家问诊。

王仕锐说，他们的做法是让专家像带学生一样训练AI，每天从真实病例中总结经验，反哺到模型中。这个过程又慢又“贵”，需要专家深度参与、不断复盘。

但问题是专家就那么多，他们愿意“签字背书”的平台能有几个？

在临床中，像皮肤科、影像科这种需要“看图说话”的环节，AI还经常出错。一个像素、一个色温不对，就可能误判病情。

所以，“未来医生”团队就定了个规矩：凡是涉及影像判断的病例，最后一步必须由医生亲眼核对。

这说明，AI能做的，是帮医生节省时间、分流患者、整理病史；但真正的诊断，不能也不该完全交给AI。

医疗AI不是走得快就是好，它得走得稳、走得明白，走得让人放心。现在的“专家智能体”可以提升效率、优化流程、扩大服务边界，但它必须建立在安全、透明、可追溯的技术基础上。

王仕锐说得直白：“我们每天还是有1到2个病例，需要专家亲自答复。”真正的进步，是让AI成为“第二双手”，而不是“唯一的大脑”。

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