AI时代医疗行业，复合型跨界人才受“追捧”

切割、缝合、打结、止血……这是经常发生在手术室的一幕。这些工作本应由手术医生完成，然而，在上海、杭州等地的一些医院，这些工作已经可以由智能手术机器人完成了，并且，完成的精度比普通医生还高。

技术正在加速变革着医疗行业，不仅大幅度提升了医疗服务效率，也逐渐改变了医疗从业者的工作内涵。12月21日，在达沃斯全球杰出青年北京峰会上，来自医疗领域业界和学界的多位专家齐聚一堂，探讨技术发展对医疗行业的影响以及青年从业者该如何顺应这一趋势。

未来，AI会代替医生吗

技术发展给医疗行业带来了翻天覆地的变化，AI在医疗领域可以上手的工作，正在从一些简单的基础性工作逐渐过渡到复杂的微创手术等领域。一年多以前，智能机器人就已在医院从事导诊、消毒、送药等相关工作。今年12月，智能机器人成了上海医院手术台上的“主刀人”。

美国医学科学院外籍院士、北京大学肿瘤医院遗传室主任柯杨说，以前，医院连体检都是全人工检测的，更别提手术了。当时，患者检查血、尿、便常规等项目，医生需要在显微镜下目测。

现在医疗领域最明显的变化是自动化、智能化。柯杨表示，从诊断方面看，借助影像诊断、生化诊断、分子诊断等技术，医生像是有了“透视眼”，可以看到人体内部，从而准确辩证;从治疗方面，高科技治疗设备的应用提高了治疗效率。

技术发展之快，对医疗行业影响之深，也让人们思考一个问题：未来，医生会被AI代替吗?医疗+AI领域创业者曾亮认为，AI会取代部分医生，并且，将会很快取代从事具有高度重复性工作的医生。“有一天，可能是机器人给你看病。”

紫鑫药业执行董事邵文倩表示，AI能否取代医生取决于两个关键点，一是AI能否对患者的病情作出精准预判，并根据患者病情变化和治疗效果作出持续反馈;二是AI能否给患者提供心灵慰藉和人文关怀。“AI无法完全替代人类的智慧。”

“未来，医生肯定还会存在。”神经内科医生、柳叶刀餐饮创始人程丝表示，医生的工作形式和内容会在AI的辅助下发生很大的变化，对医生提出更高的要求。优秀的医生不仅能掌握先进科技用于临床诊疗，还能带领团队研发新技术或者更有效的治疗手段。

临床医学仍面临诸多挑战

高速发展的技术给医疗行业带来了机遇的同时，也带来了挑战。过度诊疗、医疗成本上升、人文关怀缺失、医患关系紧张……这也意味着青年可以从这些方面寻求突破。

在医药领域，两个“不同步”制约着临床医学的发展，如何利用技术手段去弥补这两个差距对医疗行业意义重大。一是认知水平和诊疗水平不同步，柯杨表示，在肿瘤领域，将基础研究的成果应用到临床医学的实践中去是很难的。二是诊疗水平和治疗水平不同步，很多疾病医生能够诊断出来，却无法治疗;同时，一些疾病的治疗手段较为落后，却久未更新。

技术的快速发展使诊疗更专、更精，医院科室越分越细。据柯杨介绍，人类疾病大体可以分为170余大类，约 2.2万种疾病。按照疾病形成的原因分类，可以分为单一病因疾病和复杂病因疾病两种，其中，70%以上的疾病是复杂病因导致的，这意味着疾病治疗的复杂性。医生太过专注某一部分，往往容易忽略整体，出现“头疼医头，脚疼医脚”的现象，反而降低了诊疗效率。

诊疗仪器的大量引入也间接导致患者的诊治成本上升。一个患者往往需要挂多个号，进行多项检查，才能查出病因，一定程度上导致了患者被过度诊疗。有时，一些仪器的检查费用非常高，检查结果出来以后，医生也没有可以手到病除的疗法，这往往容易成为医患关系紧张的“导火索”。

技术的广泛应用也在一定程度上影响了医生人文精神的缺失，将患者与医生的关系转化成了人与机器的关系。在一些医院，医生每天需要面对上百个患者，诊疗一个患者的时间可能只有几分钟，一些患者想要跟医生交流，医生也没有时间。很多时候，患者都在排队等待仪器检查。

复合型跨界人才成“热门”

医疗领域仍然有诸多问题没有得到解决，下一步技术到底该往哪个方向走，是医疗领域的每一个人特别是青年人需要思考的问题。

创业者在大健康领域大有可为。据中国人民健康保险股份有限公司等单位联合发布的《大健康产业蓝皮书：中国大健康产业发展报告(2018)》显示，截至2016年，我国大健康产业增加值规模增加到72590.7亿元，占GDP的比重为9.76%，相对于部分发达国家还有相当大的差距。

“真正解决中国的健康问题需要全社会努力。”柯杨认为，很多疾病的形成是慢性的、复杂因素决定的，往往与不良生活习惯相关，因此疾病的预防至关重要。如果能从技术上进行突破，让人们作出有效的预防，从源头上防止生病，十分有意义。

柯杨表示，当前，医疗资源分布不均，好的医疗资源大多集中在一线城市，如何通过技术提升医疗资源分布的公平性是一大方向。

随着AI等技术的发展，对医疗行业人才的要求也在发生变化。北京美尔目集团董事长叶子隆表示，未来，医生的本职工作可能会发生巨大变化，但是有一点是不会变的，那就是对医生的要求会越来越高。医生除了需要掌握诊治等专业技术，还要学习AI、编程等技术，需要更全面。

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