国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授近日在公开场合对人工智能在医疗领域的应用提出警示。他明确表示，现阶段不宜将AI系统全面纳入医院日常诊疗流程，这一观点引发医学界对技术依赖风险的深入讨论。
在分享个人使用体验时，张文宏透露自己常让AI对病例进行初步分析，但最终诊断仍需依靠专业判断。他发现AI生成的初步结论中常存在需要修正的错误，这种修正能力恰恰源于医生长期积累的临床经验。他特别指出，若年轻医生从实习阶段就过度依赖AI辅助诊断，可能丧失对复杂病例的独立分析能力。
这位传染病专家强调，医学教育必须夯实两大核心能力：一是建立对AI诊断结果的鉴别机制，二是培养处理AI无法解决的疑难病症的能力。他以临床实践中的真实案例说明，某些复杂病例的诊疗需要综合患者病史、检查结果和临床直觉，这种综合判断能力无法通过算法训练获得。
尽管对诊疗流程保持审慎态度，张文宏并未完全否定AI的辅助价值。他认为在文献检索、治疗方案参考等非诊断环节，人工智能可以显著提升工作效率。例如，AI系统能在短时间内梳理海量医学文献，为医生提供多维度参考信息，这种辅助功能与诊断决策存在本质区别。
医学界人士指出，张文宏的观点触及医疗人工智能发展的关键矛盾——如何在技术赋能与专业独立性之间取得平衡。随着AI技术不断渗透医疗领域，如何构建人机协同的合理边界，已成为临床实践和医学教育面临的新课题。