AI在医疗应用的悖论
作者：微信文章2026年1月10日，国家传染病医学中心主任张文宏教授在香港高山书院论坛上明确表示："在我们医院，我拒绝把AI引入病历系统"。这一表态迅速引发医疗界与科技界的热议。
张文宏的反对并非全盘否定AI，而是基于其深厚的临床经验提出的三点核心担忧：
1、临床思维能力的退化风险：如果年轻医生从实习阶段就依赖AI直接得出结论，跳过系统的诊断思维训练，将失去鉴别AI诊断正误的关键能力。他强调："你的能力是不是强过这个AI"是避免被误导的前提。
2、医生培养体系的解构：传统路径是从实习医生、住院医师到高职级医生的逐步历练，AI的介入可能创造"捷径"，打乱这一成长进程。正如网友比喻："先学会开车，再享受智驾"。
3、责任链条的模糊性：病历系统不仅是记录工具，更是责任链条的一部分。将AI深度嵌入系统流程，可能模糊医疗决策的最终责任归属。
反对的声音：
百川智能创始人王小川对此提出不同看法8，认为张文宏的审慎态度"可能限制了最有利于病人的医疗措施"。他的核心观点包括：患者利益优先：医生的成长不能以当下患者为成本，"AI+医生"组合在很多场景下优于单个医生。角色转换：不应让年轻医生去给AI"挑错"，而应让AI对医生的临床思维进行提醒和校验，形成"AI给医生保驾护航"的模式。能力进化：医生应从"挑错者"转向"评价者"，在与AI协同中获得反馈与成长。
其实这是一个悖论：技术赋能与能力的退化，AI虽然方便了医生做出诊断，但却削弱了医生甄别诊断对错的能力。工具越强大，使用者越可能丧失驾驭工具所需的底层能力。
这个悖论目前看来无解。
三级医院医生面临海量患者压力，更需要"准确与效率的平衡"。例如，宁波大学附属医院使用的PANDA系统已审查超18万份CT扫描，检出20多例初期未发现的癌症。但《柳叶刀》研究也显示，医生使用AI六个月后，癌症检测能力下降20%，连资深医生都受影响。
医学面对世界上最复杂的东西：人类。AI训练的数据来源于人类现有掌握的知识总和，人类的认知能力是有限的，神话AI的能力本真就是一种错误的认知。
就谈PANDA系统，最近自媒体广泛讨论的PANDA系统诊断胰腺神经内分泌瘤病例，是一个具有代表性的AI"机会性筛查"成功案例。
以下是我对KIMI的提问和它的回答。
我：自媒体谈的PANDA系统诊断那个胰腺神经内分泌瘤是什么病例？
KIMI：根据搜索结果，自媒体广泛讨论的PANDA系统诊断胰腺神经内分泌瘤病例，是一个具有代表性的AI"机会性筛查"成功案例。以下是该病例的详细情况和关键信息：
核心病例：方先生（浙江嘉兴）
基本病情
- 患者：方先生，因持续咳嗽于2025年初在浙江嘉兴某医院就医
- 初诊检查：常规胸部CT，标准诊断流程未报告任何胰腺异常
- AI介入：PANDA系统回顾分析其CT影像时，发现胰腺区域可疑阴影
- 确诊过程：医院主动联系患者复诊，经增强MRI和术后病理证实为胰腺神经内分泌肿瘤（PNET）
- 肿瘤特征：G1级（低级别），直径1.5cm，早期阶段
- 治疗：2025年4月接受微创腹腔镜手术，术后6个月随访无复发转移
病例特殊意义
1. 非目标器官检出：CT检查初衷是肺部，胰腺并非扫描重点，体现AI"二次审片"价值
2. 罕见肿瘤类型：PNET与乔布斯所患为同一类型，早期可治愈，晚期预后极差
3. 医患信任危机：患者接到医院电话时差点误认为是诈骗，凸显公众对AI诊断的认知鸿沟
PANDA系统技术背景
研发与性能
- 开发者：阿里巴巴达摩院（DAMO Academy）
- 论文发表：2023年11月《自然医学》期刊
- 训练数据：3,208例非增强CT扫描，覆盖PDAC及7种非癌病变（含PNET）
- 核心能力：从非增强CT中识别胰腺病变（传统认为该检查对胰腺肿瘤不敏感）
- 性能指标：现实世界验证中敏感性92.9%，特异性99.9%
应用规模
- 试点医院：宁波大学附属医院、嘉兴第二医院等
- 筛查量：截至2025年已分析超过18万份CT扫描
- 检出成果：发现20余例胰腺癌，其中14例为早期，包括多例被人工阅片漏诊的案例
该病例引发的讨论要点
支持方观点
- 明确生命获益：主刀医生沈贻宇表示"AI救了他的命"
- 效率优势：宁波大学附属医院副院长朱柯磊称"对某些患者，我100%确定AI挽救了他们"
- 成本效益：非增强CT检查费仅约25美元，无额外辐射风险
审慎方观点
- 非最终诊断：AI警报必须经过增强MRI和病理确认
- 假阳性率：约1%的扫描需要人工复核
- 能力依赖风险：过度依赖可能削弱医生自主判读能力（如《柳叶刀》研究的警告）
总结
该病例是AI辅助诊断的理想场景展示：
- 技术价值：发现人类肉眼易漏诊的早期小肿瘤（1.5cm）
- 临床意义：PNET早期手术治愈率近100%，与晚期天壤之别
- 现实启示：AI最适合作为 "永不疲倦的第二读者" ，在常规检查中"顺便"筛查高危疾病，而非替代医生的最终决策
关键点：PANDA系统的突破性在于变"被动诊断"为"主动筛查"，但其价值实现仍依赖医院的主动随访机制和医生的专业判断能力。案例中患者能获救，既因AI检出了病变，更因医院建立了"检出-召回-确诊-手术"的完整闭环。
我：乔布斯患的PNET是什么级别？
KIMI：关于史蒂夫·乔布斯所患的胰腺神经内分泌肿瘤（PNET）的具体病理级别，根据公开医学资料，普遍认为是G2级（中级别），但存在一定争议和模糊性。
我：也就是方先生和乔布斯虽然都是患PNET，但级别不一样，预后无法类比对吗？
KIMI：您的判断完全正确。方先生与乔布斯的PNET病例因级别和分期差异，预后无法直接类比，但分级差异是核心预后决定因素之一。
一、核心差异：G1 vs G2
患者 分级 Ki-67指数 肿瘤大小 转移情况 治疗时机
方先生 G1级 <3% 1.5cm 无转移 确诊后及时手术
乔布斯 G2级（推断） 3%-20% 未公开 确诊时已有肝转移 延误手术9个月
二、分级对预后的决定性影响
1. 生存期数据对比
根据权威研究：
- G1级：中位生存期16.2年
- G2级：中位生存期8.3年
- 差异：G1级生存期约为G2级的2倍
2. 术后复发风险
- G1级：根治性切除后，10年无复发生存率可接近100%（如方先生案例）
- G2级：即使R0切除，5年内复发率可达30%-40%
3. 疾病进展率
一项137例PNET研究显示：
- 无转移患者中：G1级29%出现疾病进展，G2级则高达55%（P=0.009）
- G1级肿瘤更具惰性，G2级侵袭性显著增强
三、为何无法类比：分级+分期双重差异
关键不仅是级别，更是是否转移
1. 方先生：早期（I期），无转移，肿瘤可完整切除
2. 乔布斯：IV期（远处转移），肝转移灶无法彻底清除
即使同为G2级，有无转移的预后也天差地别：
- 无转移G2级：5年生存率可达72.8%
- 有转移G2级：5年生存率降至约50%以下
四、有限参考意义
虽然不能直接类比，但两个病例共同验证了PNET的核心治疗原则：
1. 早期发现=治愈可能：方先生的G1级+早期，预后接近100%；乔布斯若早期手术，生存期可能远超8年
2. 分级是独立预后因子：多变量分析证实，肿瘤分级是最强的生存预测指标，其权重甚至超过分期
3. 生长缓慢≠可以等待：PNET即使恶性度低（G1/G2），延误治疗仍可导致致命后果
结论
预后预测必须个体化：方先生的G1级早期PNET与乔布斯的G2级转移性PNET，属于同一疾病谱系中的两个极端亚型。分级差异决定了生物学行为的本质不同，而分期差异决定了治疗目标的根本差异（治愈性切除 vs 姑息性控制）。因此，两者预后不能类比，但共同警示：PNET的预后极度依赖早期诊断和规范治疗，任何级别的延误都可能将可治愈变为不可治愈。
我：PNET跟癌中之王胰腺癌是同一个概念吗？
KIMI：不是同一个概念，两者是起源、行为和预后完全不同的两种肿瘤。将PNET等同于"癌中之王"胰腺癌，是公众认知中常见的致命误解。
核心区别速览
特征 PNET（胰腺神经内分泌肿瘤） 胰腺癌（胰腺导管腺癌，PDAC）
别名 "乔布斯癌"、胰岛细胞瘤 "癌中之王"
起源细胞 内分泌细胞（分泌激素） 外分泌导管细胞（分泌消化酶）
占比 占胰腺肿瘤的3-7% 占胰腺肿瘤的90%以上
恶性程度 低-中度恶性（多数生长缓慢） 高度恶性（进展极快）
5年生存率 40-80%（早期可治愈） <10%
早期症状 功能性PNET有激素相关症状（如低血糖） 隐匿，发现时多为晚期
化疗方案 卡替方案（卡培他滨+替莫唑胺） 白蛋白紫杉醇+吉西他滨等
为什么容易混淆？
1. 解剖位置相同
两者都发生在胰腺，普通公众难以区分细胞起源差异。
2. 名称误导
- "胰腺癌"在口语中泛指所有胰腺恶性肿瘤
- PNET属于神经内分泌肿瘤（NEN）家族，只是恰好长在胰腺
3. 媒体报道简化
乔布斯患病时，多数媒体简化为"胰腺癌"，未强调其PNET的特殊性，导致公众认知偏差。
PNET ≠ 胰腺癌的临床意义
1. 预后天差地别
- PNET早期：手术切除后20年存活率>50%，接近治愈
- 胰腺癌早期：即使可手术，5年生存率也仅约20%
2. 治疗策略完全不同
- PNET：生长抑素类似物、靶向药（舒尼替尼、mTOR抑制剂）、PRRT核素治疗
- 胰腺癌：化疗为主，免疫治疗仍在探索
3. 警示价值
乔布斯案例常被误读为"胰腺癌也能活8年"，实则证明PNET与PDAC是两种疾病：
- 若乔布斯患的是PDAC，确诊时已有转移的情况下，生存期通常仅3-6个月
- 他存活8年恰恰说明PNET的惰性特征，而非胰腺癌可治愈
总结
PNET和胰腺癌的关系，就像肺癌与小细胞肺癌——同为肺部肿瘤，但生物学行为迥异。 将PNET称为"胰腺癌"不仅不准确，更会误导公众：
- 可能让PNET患者过度恐慌
- 也可能让胰腺癌家属产生不切实际的期望
核心记忆点：PNET是"胰腺上的神经内分泌肿瘤"，不是"胰腺癌"。前者多数可长期生存，后者才是"癌中之王"。
最后附上一个骨科医生的自媒体，他可没提到方先生患的是PNET，他只是说方先生患的是癌中之王胰腺癌。一个资深医生都这个水平，更别提具备"一眼就能看出AI哪里错了"的能力。
张文宏的"反对"不是阻挡技术进步，而是在为医疗AI的发展划定安全红线。真正的平衡点不在于"用不用AI"，而在于"如何确保使用AI的人比AI更强"。在激进与务实之间反复拉扯，AI医疗的发展路径才会更清晰。技术可以赋能，但不能替代临床思维的训练；效率可以提升，但不能以患者安全为代价。这场争议最有价值的启示是：在医疗领域，任何技术的引入都必须先回答一个问题——它是在培养更好的医生，还是在制造更依赖机器的操作员？
因此：我还是保持我的观点：
工具越强大，使用者越可能丧失驾驭工具所需的底层能力。这个悖论目前看来无解。
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