四川
封面新闻记者 卢荡 张馨心
“很多患者会先问豆包，先问各种AI智能体。甚至有患者会说‘你这个大夫说的，怎么跟我从AI查的不一样啊？’”
近日，北京协和医院妇产科主任医师马良坤在一场“圆桌论坛”上提到的这个问题，引发不少医生的共鸣。
当天，由清华大学智能产业研究院孵化的紫荆智康，在京发布医疗领域多学科人机协作（Multidisciplinary Human-Agent Collaboration，简称MHAC）。人工智能到底能替医生做什么，又不能替医生做什么？成为医患双方共同关心的问题。
“AI多智能体生态在医学领域的发展前景展望”圆桌讨论。主办方供图
“医疗是一个庞杂的系统，多学科人机协同从本质上讲，是用AI让医生的触达范围产生变化，这其实是构成一套网络。”清华大学智能产业研究院院长刘洋、Agent Hospital发起人现场提出一个问题——人的智能、医生的智能、AI的智能如何进行组织协同？
百度研究院院长助理何中军以场景举例，当患者走进医院看病时，面临的问题会更复杂、会更多。他表示，在软件工程领域出了一个错误，可以“回滚”，可以再迭代。但在医疗领域，容错率极低，几乎不可逆。所以，应引入更多的可验证机制，比如“人机双签”，一定不能缺少人参与。
对医生来说，具备哪些条件才会让AI作为助手？面对主持人的问题，马良坤直言“信任是最需要的”。
如果AI建议和医生决策产生分歧，或者多个AI之间意见不一致，怎么处理？多位与会者认为，要把证据补出来。比如，为什么要这么看？证据是否符合医学规律？
何中军透露，自从大模型出来后，“幻觉”就伴随发展。如何从技术上构建可信的人工智能系统？他认为最重要的是数据，“一定要高度权威、可信，尤其是医学数据。”
在他看来，医学不断发展，要建立动态更新机制。比如“过时的”要实时退出，“新的发现”要及时补充。执行过程中，证据链必须完整、可追溯。一旦出现问题，复盘时每个节点都能追踪、审计。与此同时，智能体执行过程中一定要有边界、有权限，比如开处方、下诊断。
刘洋强调，在系统设计和开发时，伦理和法规就应该考虑进来。他提到三个准则，第一，要合规；第二，要“复刻”医生的个性化部分；第三，如果两者产生冲突，要有自己独立的观点，比如发出一个警告，而决策权在人类医生。
记者注意到，此次发布的多分身智能体协同技术，指向医生分身智能体。它可以与某位医生绑定、在真实诊疗中持续学习其风格与逻辑，逐步成为“数字分身”。
如何真正让分身“懂”医生？紫荆智康首席产品官乔宇宸表示，分身的逻辑一开始就不是替代，而是伴生。AI负责收集信息、分析信息和提出决策建议，最终的诊断、治疗和用药决策由医生做出。
“就像带一个真人实习生，我在用、在教，而AI在学。”一位在门诊中使用过该技术的医生形容。
在乔宇宸看来，分身的价值贯穿诊疗全流程，而每个环节对应的都是减少医生的时间损耗。
比如诊前，AI预问诊提前收集主诉、病史、用药史，生成病历草稿；AI护士分诊，引导患者到正确科室；患者上传的纸质报告、体检资料，由系统自动解读并归入健康档案。
比如就诊中，实时语音转写替代键盘录入，医生面向患者而非电脑。系统根据对话动态更新诊断与用药建议，每项建议附证据链，链接医学指南与专家共识。
一位急诊科医生以车祸为例：急诊、骨科、神外、麻醉等“分身”，分工记录血压、意识、骨折、颅脑指征，协调汇总后由团队共同决定。“智能体永远不会看到它理解的知识之外的东西，但医生要看到一个整体，然后做出最正确的处置顺序。”
何中军认为，AI作为工具或助手，可以把医生从繁重的机械性、事务性的劳动中释放出来。使其有更多精力研究更复杂的疾病。另一方面，可释放优质医疗资源到基层，甚至每个人。在他看来，可能以后每个人都有专属医疗智能体呵护健康。但他同时强调，模型的能力进化非常快，在追求技术效率的同时，一定要保持对技术和生命的敬畏。
多位医生在接受采访时表示，理想的AI医疗助手需要能跟进全流程。多分身智能体协同技术，能否弥合不同诊疗、不同环节的需求？可以让时间给出答案。
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