最近，“全国首家AI（人工智能）医院明年将面向公众开放”的消息引发广泛关注。在这家由清华大学智能产业研究院团队打造的AI医院里，首批42个AI医生正在进行内测。这些AI医生看病到底靠不靠谱？AI能否代替医生接诊开方？对此，记者进行了探访——

AI医生能看300多种病

医院里，42岁的“郭先生”来就诊，他自述患高血压4年，最近两天，咳嗽严重，喉咙痛，高烧不退。检查结果显示，“郭先生”白细胞含量偏低，双肺多处磨玻璃样浑浊和充盈。“医生”由此诊断他患肺炎，使用抗病毒药物治疗。

这样一套包含问诊、检查、诊断、治疗、取药的流程，发生在“AI医院”里。

和“郭先生”一样，系统里超过50万个患者都是由人工智能大模型结合权威医学知识库和少量公开病例等自动合成而来的。他们来自不同国家地区、覆盖各个年龄段、患有不同疾病，可以回答医生的问题，并及时给出诊疗效果反馈。

医生也是人工智能模拟的，在儿科、耳鼻喉科、风湿免疫科、妇产科等21个科室“坐诊”。根据人工智能的指导，“AI医生”可以依据最新的权威医学教材、学术期刊和诊疗指南，对患者进行精准的分类诊断和治疗。

同一个科室里有两位医生，擅长领域不同。“这样设计是因为不同国家和地区的疾病分布、诊断标准和治疗方案存在差异。需要医生因地制宜给出诊断和治疗方法。”项目成员、学院助理研究员马为之说。

系统内测正在进行中，面向专业人士定向开放了“AI医生能力测试”功能，对医生的诊断、治疗、对话能力进行定向测评。用户可以创建患者，选择最多3个医生看病，并对诊断意见进行评价。

患者不间断地进入医院求医问药，让医生在持续训练中自我进化。“AI医生”也比现实生活中的人类医生成长得快得多，只需要几天时间就能完成上万名的“患者”诊疗积累。

患者数量越多，“AI医生”的诊疗能力就会变得越强。马为之说，系统的发布，将贯通虚拟世界与现实世界，让“AI医生”技能提升到新的高度。

目前，“AI医生”可对300多种常见病和主要重大疾病开展高质量的诊断分析，满足绝大多数诊疗需求，最快明年上半年，就能和公众面对面交流了。

团队还有个终极目标：将前沿的大模型智能体技术赋能智慧医疗，辅助医生做出判断，提高诊疗效率，为人们提供便宜、便捷和优质的医疗服务。

AI诊断抑郁准确率达80%

其实，人工智能在医疗领域应用并非新鲜事，一些医院里已经有相关技术的落地和应用。

“说说您最近心情怎么样？”“最近喜欢做哪些运动？”“有没有感到压力大？”……12月13日上午，北京安定医院门诊楼二层的“AI抑郁测评小屋”内，电脑屏幕前的虚拟数字人和患者无障碍沟通。

虚拟数字人还会列出一些图片，请患者描述内容。患者等待5分钟，就能获得一份详细的精神心理状态电子报告，其中包含抑郁症的风险评估结果。

北京安定医院神经调控科副主任王鹏飞介绍，这套测评系统是一款基于微表情检测精神心理状态的人工智能测评系统“智心智愈”，可用于抑郁筛查，对患者的情绪状态进行评估，为医生的诊断提供参考。

“在精神疾病诊断过程中，常规的方式是量表测评。但过程中，患者可能提供非真实答案，影响诊断结果。”王鹏飞说，因此，需要寻找客观指标用于辅助精神疾病的诊断。“智心智愈”系统重点捕捉患者的微表情，并结合患者的目光和面部朝向、语音语调等信息综合判断，实现抑郁快速筛查及严重程度评估。通过不断扩充样本量，对模型进行优化升级，目前该系统筛查抑郁的准确率已达到80%。

除了辅助诊断，该院还开发了国内首个医疗级抑郁症数字疗法产品——心灵岛屿Aurora，利用人工智能技术，通过11个不同地貌的故事场景、11个趣味互动的训练任务以及6个改善心情与认知的小工具，帮助患者减轻抑郁症状。该院精神科副主任医师杨洁介绍，针对抑郁症患者，传统认知行为治疗需要患者来到医院，与治疗师面对面进行治疗，但医生相对资源有限，并非每位患者都能得到及时治疗。普通的计算机化认知行为治疗，是多人使用在线课程的形式，缺乏个性化治疗和即时反馈。“利用人工智能技术，未来患者有机会在家治愈部分心理问题。”

在北京天坛医院，一款名为“iStroke”的人工智能影像软件的应用，使急性缺血性卒中患者有效治疗时间窗口延长，极大地提高救治效率，降低了患者致残率。“对卒中患者来说，时间就是生命，此前医生判断卒中患者的核心梗死区平均至少需要30分钟，而iStroke不到5分钟即可自动化判读。”北京天坛医院神经病学中心血管神经病学科副主任熊云云说，“发病后4.5小时以内”是急性缺血性卒中患者接受溶栓治疗的时间窗，一旦超过4.5小时往往只能进行保守治疗，而应用iStroke软件进行辅助判断，可以将溶栓时间窗延长。这意味着，大多数急性缺血性卒中患者有了溶栓治疗的机会。

目前，该软件已在我国113家医院安装使用，服务了超过1万例的超时间窗患者。此外，天坛医院还有另一项人工智能重要技术突破——“NeuroDoc AI”机器人。这款机器人能够快速捕捉患者的面部表情、眼球运动、语言交互、肢体活动等，用于卒中辅助诊断，诊断准确率达到95%。目前，该机器人已经完成了临床研究，有望进入临床应用。

人工智能辅助医生决策把关

随着技术的发展进步，人工智能在医疗领域的应用越来越广泛。

今年11月，国家卫生健康委等部门联合发布了《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展和医学教学科研4大类84种具体场景，力求全方位发挥人工智能的优势。

北京大学人工智能研究院研究员马郓表示，大数据、深度学习等人工智能技术已经深入到了制药、诊断、治疗等医疗相关领域。尽管前景广阔，但“人工智能+医疗”仍面临挑战，打造“AI医院”需要迈过多重门槛。

王鹏飞举例，由于精神疾病往往伴随着病耻感，患者对于隐私的保护需求高。使用人工智能技术，如采集表情等进行诊断和治疗时，数据的处理、传输和保管的安全性非常重要，要加强隐私保护措施，确保数据严格保密，这是人工智能在医疗领域应用中必须重视的问题。

“未来的医生需要更多地关注其他学科的发展，尤其是信息技术和人工智能。”王鹏飞表示，医生要不断更新自己的知识体系，以适应技术的变革，同时积极拥抱和利用新技术。熊云云也认为，医生应该将人工智能视为好伙伴，但不能完全依赖它。要学会识别人工智能提供的诊断结果是否可靠。最终的决策权和把关人仍然应该是医生本人。目前，有些医生对人工智能软件给出的结果存在顾虑，担心因软件分析错误或手术操作不当而引发责任纠纷。相关部门应加快形成相应的法律法规，助力新技术的落地推广。

马郓认为，需要制定一系列监管标准避免技术滥用，加强对算法准确性、公平性、透明度、可解释性、隐私保护等关键维度的评估与监管力度，确保人工智能的安全性和有效性，为医患双方提供更优质的应用体验和医疗服务。