出品 | 搜狐健康

作者 | 吴施楠

视频 | 章乐

编辑 | 袁月

AI 风口之下，医疗行业正站在变革的十字路口。一边是层出不穷的AI医疗新概念刷屏，一边是大众对诊疗效率、基层就医、疑难病症攻克的真切期盼。喧嚣背后，AI赋能医疗到底是噱头还是真实生产力的革新？它能否补齐我国医疗资源不均的短板、重塑医患协作模式、解锁医学研究新边界？

带着这些疑问与大众普遍关切，本期Health Talk特邀北京大学刘国恩教授，深度拆解AI与医疗融合的现状、机遇与挑战，一同探寻人工智能将如何重塑中国医疗的未来。

图说 / 北京大学全球健康发展研究院院长刘国恩

以下是搜狐健康与刘国恩教授的对话内容：

搜狐健康：AI医疗和医疗AI二者之间有本质区别吗？

刘国恩：在我看来二者其实没有本质区别。如果单从字面含义拆解来看，AI医疗全称可理解为AI for Healthcare，也就是AI赋能医疗，这种表述里医疗是主体，AI是服务于医疗的工具。而医疗AI的提法，是将AI放在不同行业、不同场景中应用，此时AI看似成为主体，医疗变成了承载AI技术的载体。

如果我们始终将医疗视作核心主体，那么“AI赋能医疗（AI for Healthcare）”的表述会更为贴切，这和AI赋能科学、教育、技术是同一个逻辑，也并不会弱化医疗本身的地位。

搜狐健康：如今AI赋能各行各业的热度空前，这是因为AI实际能力已经达标，还是行业热度被刻意夸大了？

刘国恩：目前AI对全球各国、各个行业都形成了系统性影响，它带来的正向价值，远大于现阶段AI“幻觉”等问题造成的短板。AI切实提升了各行各业的生产效率，这是客观事实。当然，媒体的确会对行业热度有所放大，这类声音可以看作发展过程中的“噪音”，但并不会改变AI赋能人类生产生活的主流趋势。

搜狐健康：为什么医疗会成为AI落地应用中最被看好的领域？

刘国恩：医疗是未来AI最具发展潜力、也最有可能率先实现重大突破的应用场景。健康长寿、疾病治愈、生活品质提升，是全人类共同的追求，这也让医疗领域的AI应用备受关注。

美国超威半导体公司（AMD）的CEO苏姿丰在2026年麻省理工学院毕业典礼上也曾表示，她最看好AI在医疗领域的应用。不少顶尖AI专家也认为，未来借助AI，人类有望攻克肿瘤等疑难重症，解开细胞变异、癌细胞形成的机制与通路。守护生命、对抗疾病的共同诉求，让医疗成为AI落地的核心赛道。

搜狐健康：AI落地之后，能够为基层医疗机构带来哪些实实在在的改变？

刘国恩：以往影像检查完成后，需要经验丰富的医生阅片研判，不仅耗时久，还要求医生具备充足经验，才能准确判断病情，同时还要反复核对，保障诊断结果精准。

针对影像数据做科学、精准判断这类工作，AI 的能力远超人工。这类工作不需要创造性思维，只需对已有信息梳理整合，结合过往数据和经验给出结论，这正是 AI 的优势所在，因此 AI 在医学影像领域的应用普及度也远高于其他领域。

如今还有依托云端运作的远程手术机器人，可深度结合AI技术，二者融合的发展空间十分广阔。AI远程手术对于发达地区而言，作用并不突出，但在医疗条件薄弱的欠发达地区，意义重大。

长期以来，想要均衡各地医疗水平，除了配备硬件设备，还需要向偏远、贫困地区输送医务人员，而这在全球范围内都是一大难题。AI不会要工资、不休假，也不会因地区偏远落后而拒绝服务，只要具备基础条件就能部署落地。

可以说，AI赋能医疗，对基层、边远贫困地区的医疗服务提升是革命性的。目前这项变革仍处于起步阶段，AI技术的发展永不止步，模型也在持续迭代优化、不断进步。

相较于大型医院和发达地区，AI在基层、贫困地区落地应用，所带来的价值和影响会更加突出。与此同时，AI也能助力我国分级诊疗工作落地见效，进一步夯实、壮大基层医疗实力。

搜狐健康：依托AI赋能，能不能提升老百姓对基层医疗机构的信任度？

刘国恩：大家普遍有一个共识，大医院的医护人员专业水平，相比基层医疗机构确实要更高，这是客观存在的现实。我们都清楚，基层医务人员的诊疗水平有待提升，尤其是诊断能力。诊断是第一道关键门槛，一旦诊断出现失误，后续环节都会跟着出错，患者也会错失治疗机会，所以诊断远比治疗更加重要。

当下AI辅助诊疗最突出的优势，就是可以整合海量信息、医学知识与诊疗指南，在获取患者基本信息后，给出更为精准的医疗判断。对于基层医生而言，AI带来的赋能效果，要远远大于它给三甲医院资深医生带来的提升。

AI 汇聚全球范围内的医疗信息与过往临床数据，以此为基础开展研判，能够弥补基层医生的短板，有效缩小基层与三甲医院在诊断水平上的差距。从知识储备与数据支撑的角度来看，依托AI的基层诊疗体系，知识面可以不逊色于三甲医院的顶尖大夫。

搜狐健康：在AI与医生的协作中，未来究竟是医生主导AI，还是医生会沦为AI的工具？

刘国恩：看待二者主导与被主导的关系，我们需要保持积极的心态。AI的核心作用是赋能医生，而非取代医生。当医生受限于自身能力、客观条件与信息储备，在诊断、治疗上难以做到绝对精准时，可以借助AI补齐短板、提升实力。

不少基层医生因为就职于基层机构，无法像大医院医生一样积累丰富经验、获得更多能力提升的机会，而AI恰好能够帮助他们变强。医生和AI之间并非竞争关系，而是相辅相成的伙伴关系。在整个诊疗流程中，人永远是主体，医生掌握开具处方等核心权限，这是AI无法做到的。

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在今年的年度演讲中谈及AI发展，他表示，目前无法确定AI未来是否会全面取代人类，也无法预判这一时间节点，但有一点可以肯定，善用AI的人，终将取代不会使用AI的人。

搜狐健康：AI能够如何释放交叉学科的合作能力？

刘国恩：多年来，业内一直在倡导交叉学科合作，但落地推进始终十分困难，大多停留在概念层面。现在，我们清晰看到，AI能够真正推动多学科深度交叉融合，打破以往的形式化困境。

过去三年，北京大学全球健康发展研究院搭建了一套人工智能大模型（星球健康坐标系统，PHAS），核心用途是衡量全球的健康状态。这套模型从人类健康、物种健康、生态健康、社会健康四大维度建立健康坐标，采用近五万个变量完成量化刻画，能够在坐标系中，定量、清晰、动态地呈现全球整体健康状况。借助AI实现这种定义与度量方式，在人类发展史上尚属首次，倘若没有AI技术，这项工作根本无法开展。

我们还将中科院大气物理研究所的全球实时气候大数据，与星球健康坐标系所收录的全球重点疾病图谱进行对接，专门研究三类与气候高度关联的疾病，包括中暑、卒中、下呼吸道感染，追踪其患病风险随气候变化产生的波动，并绘制出对应的全球风险图谱。医学早已证实这三类疾病和气候密切相关，但过去始终无法完成全球性的数据整合与图谱绘制，如今借助AI，我们得以实现高精度呈现。

北京大学全球健康发展研究院与中科院大气物理研究所完成的这次跨界融合，产出了服务于全球的公共成果，这在从前是难以想象的。AI如同关键纽带，彻底打破了学科与机构之间的合作壁垒。当跨界协作、多学科交叉成为常态，各行各业的潜力也将被充分释放。

搜狐健康：当AI配合医生完成诊疗工作后，收费问题该如何解决？

刘国恩：AI 辅助诊疗后的收费问题，属于具体的政策落地问题，而非纯理论探讨范畴。

对于患者而言，就医的核心诉求，是获得更精准、更高效的诊断，以及后续合理的治疗方案。大家最关注诊疗质量是否提升、配套服务是否完善，因此收费规则无需在理论层面反复争论，重点在于相关部门如何出台政策落地执行。

站在医生的角度，以往单纯依靠人工诊断，不仅耗时较长，判断结果也存在不确定性。如今有了AI赋能，面向同一患者，诊疗服务质量更高、耗时更短。如果相关部门允许适当提高收费，也是合情合理、物有所值的。

以往的挂号费用中包含诊断服务，在没有AI辅助之前，诊断环节往往需要借助多项设备检查，并单独收取设备使用费。现在收集完患者基础信息后，AI如果能辅助完成诊断，部分设备检查费用也可以相应减免。

举个例子：以往普通医生挂号费100元，三甲顶尖医生挂号费500元。普通医生借助AI后，诊疗水平达到顶尖水准，若将挂号费定为300元，患者不用花费顶尖专家的高额费用，就能享受到高水平诊疗，同时普通医生的劳动价值也得到合理体现，这是不是一举两得的事？从经济学角度来讲，这属于帕累托改进，双方都能从中获益，患者的实际支出也低于直接就诊顶尖医生的费用。