中国整合医学发展战略研究院 秦妮平

　　在农业时代，人类通过“望闻问切”诊断疾病；在工业时代，CT、核磁等先进设备提升了诊断技术。而在人工智能时代，尽管AI在医学科研和诊断中展现了惊人的潜力，特别是大语言模型的出现，让人们误以为完美的AI模型可以替代千千万万的科研工作者，但医学的核心壁垒依然属于人类。

　　1.医学价值观

　　任何人工智能，都有认为设定的初始价值观。人工智能的训练和输出高度依赖于开发者所设定的价值观与规则。比如，AI被限制在一定范围内，避免输出有害或不符合社会主流道德的内容。比如AI的决策来自训练数据，而数据本身就蕴含偏见和限制，无法代表所有人群的需求或所有价值观。而医学价值观尤为复杂，它不仅涉及数据与技术，还包括：对生命的尊重与敬畏，对患者情感与尊严的关怀，医学决策中的伦理权衡，如临终关怀、资源分配等问题。AI无法自主设定或理解这些价值观，只能在既定框架内运作。

　　医生不仅仅是技术执行者，更是人文关怀者，需要面对患者的情感需求、道德困境和复杂的人际关系。AI只能提供数据分析、模式识别和辅助决策，无法代替医生做出基于人类价值观的最终判断。例如：在面对癌症晚期患者时，医生可能会选择延缓痛苦而非继续侵入性治疗，这种决定需要深刻的伦理与情感考量，而AI无法做到。在临床决策中，面对罕见病或数据不足的情况，AI的模型将无法给出答案，而医生依靠经验与直觉做出决策。

　　医学研究是人的整体，这个整体包含了人的思想、情感、肉体。医学治疗过程中，患者的恐惧、希望、痛苦和信任，都是重要的变量。医生的沟通与共情能力是治疗的一部分，而AI无法真正理解人类情感。由于AI缺乏自主的价值观、道德判断和情感共鸣，因此无法处理复杂的人类生命体验或作出伦理决策。

　　医学的本质是医生通过专业知识、人文关怀与道德责任为患者提供治愈与慰藉，而AI只能作为辅助工具，且依赖于人类设定的价值观和规则。

　　2、筛选度

　　同样的问题，在对同一个大语言模型提问，提问的角度不同，获得的答案也是千差万别。有了价值观，我们才能够找到使用人工智能的方向，但有了方向不代表能够就知道正确的路。人类医生具备价值观与经验作为指引，这使他们能在多个视角中进行筛选与取舍，找到最符合实际需求的答案。而这种筛选并非简单的逻辑比对，而是需要整体性思考与深度分析，结合临床经验、伦理考量和患者的个体需求，判断哪些内容是正确的、可用的，哪些是想当然的或需要改进的。相比之下，AI医生更像是提供了一份内容丰富的“菜单”，涵盖多种路径与选择，但最终决策权仍在于人类医生。这种决策涉及到多个因素的平衡：疾病的复杂性、患者的身体状况、情感需求、经济条件与个体偏好等。人类医生能够根据现实情况进行权衡，找到最适合的方案，而AI只能提供数据与可能性的组合，缺乏人类在多维度复杂环境中做出“取舍与平衡”的能力。

　　3.整体想象力

　　AI依赖算法、逻辑和大数据进行分析和推理，尤其在算力和精确推理方面具有明显优势，但人类最大的能力在于想象力——找到那些看似没有必然逻辑的事物之间的关联，并从整体的角度洞察规律与方向。人类的思考可以跨越维度的限制，拥有多维度的视角，就能拓展对世界的理解深度和广度。

　　真正的突破与创新往往来自“见微知著”的能力，即在人类无法完全理解的混沌变量中，找到那些最具成长性的未来变量。而这种能力依赖于非逻辑性的思考，需要我们通过提升艺术修养、审美能力与知识厚度来丰富想象力，识别复杂环境中的微弱信号和潜在方向。

　　AI无法取代这种想象力，因为它缺乏人类的整体感知与判断能力。机器难以识别伪装与策反、隐私威胁或人性深处的暗示，更无法穿透复杂关系中隐藏的真相。而人类，凭借直觉、经验和审美能力，能够突破逻辑框架，探索迷雾中的未来方向。因此，医学的发展不仅需要AI的算力和推理，还需要人类医生的想象力与整体洞察力，这正是人与机器之间最本质的区别。