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人工智能并不会取代医生，但不懂人工智能的医生可能会被淘汰。在最近召开的神经与肿瘤药物研发全国重点实验室协同创新会议上，北京天坛医院院长王拥军在接受采访时提到，人工智能在医疗中的应用可分为两个阶段：一是深度学习和机器学习的时代，二是如今的通用人工智能时代。未来的医疗将更加依赖新一代人工智能，医院管理者也需积极接纳这一趋势。

近期，由于DeepSeek在全球范围内的流行，AI在医疗健康领域的关注度进一步提升。会上，多位医院领导和制药公司代表围绕AI在医疗中的应用进行了探讨。他们认为，目前人工智能已在医疗实践中取得实际成效，对其未来应用充满期待，同时也提醒需关注医疗安全、责任划分及伦理等问题。

王拥军指出，由于存在“幻觉”问题，通用人工智能无法直接应用于医疗。医疗需要的是一个封闭式的人工智能系统，即垂直大模型，尽管它的联想能力可能稍显不足，但安全性是有保障的，毕竟医疗首要原则是确保患者安全。他透露，其所在医院即将推出一款专注于神经系统的垂直大模型。

今年以来，国内多家医院已宣布推出特定领域的AI大模型。例如，2月16日，北京协和医院与中国科学院自动化研究所合作研发的“协和太初”罕见病大模型正式投入临床使用，这是首个符合中国人群特征的罕见病大模型；2月26日，复旦大学附属中山医院与上海科学智能研究院联合发布的观心大模型CardioMind beta版，是国内首个聚焦心血管疾病的医疗大模型。

不仅仅是针对某种疾病，人工智能在医院的实际应用正逐步扩展。安徽医科大学第一附属医院南区院长陈明卫提到，该院在2月率先在安徽省部署了DeepSeek模型的本地化版本，实现了医疗知识检索、办公自动化、病历自动生成及辅助决策等功能。未来，医院计划在智能导诊、智能问诊、病历生成及患者全流程管理等方面加大投入。此外，医院正在建设智能计算中心，希望通过AI技术整合临床资源和科研成果，建立国家重点专科的专病数据库，以推动整体发展。

陈明卫坦言，他在思考人工智能在医院内部运营中面临的挑战，如数据质量、责任界定、专业人才缺乏以及伦理问题。但他相信这些问题会随着工作推进而逐步解决，目标是实现人工智能与医疗行业的深度融合，为患者提供高效、优质且安全的服务，同时促进医院的高质量发展。

在医疗影像领域，AI的应用起步较早，尤其在辅助医生提升效率方面得到了广泛认可。辽宁省肿瘤医院党委书记刘宏旭分享道，作为辽宁省癌症中心，该医院每年需处理数万例筛查病例，单靠医生难以应对，尤其是在小结节增多的情况下，人工智能提供了重要帮助。

新疆医科大学附属肿瘤医院党委副书记兼院长王成伟则介绍了放射治疗领域的AI应用情况。该院率先在全疆引入了基于人工智能的放疗靶区和危及器官勾画系统。该系统能在短时间内精准勾勒出靶区并保护正常器官，无论是在头颈部、胸部还是盆腔区域，其准确性和稳定性均已通过大量临床验证。相比传统方式，AI显著缩短了靶区勾画时间，提升了治疗效果，也减轻了医生负担。

王成伟举例说：“以我们的肺小结节中心为例，过去人工解读CT片需要40分钟，而使用AI软件后只需5分钟即可完成。更重要的是，AI还能通过三维打印技术直观展示小结节与血管的关系，为医生制定更完善的手术方案奠定基础。”

除了服务端的实践，AI在医药研发环节同样备受瞩目。会上，神经与肿瘤药物研发全国重点实验室推出了“求索计划”，将在五年内投入总计20亿元资金，涵盖十大研究方向，其中包括利用临床数据结合AI技术进行靶点识别与验证，以及预测药物研发过程中的有效性和安全性。

先声药业执行董事兼神经与肿瘤药物研发全国重点实验室主任唐任宏表示，AI无疑对医药创新具有推动作用，但要将其能力贯穿整个产业链仍需时日。目前，该公司在研发阶段主要将AI应用于一些成熟环节，比如临床试验路径的选择。例如，针对不同类型的肿瘤，需要确定最佳的治疗时机（如一线、二线或术后辅助治疗），以往完全依赖人力判断，如今尝试借助AI优化决策流程。唐任宏期待未来AI能覆盖全产业链，从研发到市场推广，通过分析真实、完整且可靠的数据挖掘潜在患者需求，但这需要更深层次的技术积累和更全面的数据支持。