今年以来，AI“横扫”医疗界，在2025年中国医师节到来前夕，祈福医院肿瘤一科张红玉医生试用上了医院正在部署的AI辅助系统，感叹：“用起来非常方便！”
这是张红玉与医疗AI第二次“打配合”。她第一次使用AI是在8年前，医院引入了由IBM打造的AI医生“Watson”，可惜高昂的费用与使用的不便让这位“洋医生”没能落地生根。
如今，一切都不一样了。
从“水土不服”到遍地开花
2017年，一款名为“Watson”的AI辅助诊断系统被引入到祈福医院，肿瘤一科张红玉医生和同事们一起接受了使用培训。
这套AI系统由IBM集团打造，与纪念斯隆·凯特琳癌症中心合作训练，引入后，祈福医院专门开设了一个AI辅助诊断门诊，但数千元的使用费用挡住了大部分好奇的目光，张红玉记得，只有一例乳腺癌患者、一例肺癌患者尝试了它。
“当时引进它，医院的理念是很先进的，但后来临床使用确实遇到了一些困难”，比如，价格昂贵；“Watson”训练时使用的各种临床数据主要基于西方人群；使用的是全英文数据库，即使有中文翻译版本，医生使用起来并不便利；肿瘤治疗手段日新月异，而“Watson”当时内置的数据库比现行临床指南稍显滞后。
搜索当年“Watson”进入中国时的情况，仍能从48万条结果中感受到当时IBM的雄心壮志，但几年过去，这款AI医生产品没能落地生根。
接到南都N视频记者询问时，广州另一家当年被列入落地医院名单前排位置的知名专科医院信息科负责人严肃回复：“没有用过，我们实际上没有引进过IBM的‘Watson’”。
“水土不服”的“Watson”销声匿迹了，2022年，ChatGPT在医疗界溅起了水花，用中山三院信息中心主任刘子锋的话说“大家才发现，人工智能可以跟自己有关系”，医院开始将目光投到AI上，并着手进行院内数据治理和标准化改造。
但AI具体可以用在什么场景上，各方还在探索中，到2024年11月，国家卫健委出台《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，给出了80多条具体应用场景的建议。
紧接着，2025年春节，DeepSeek横空出世，不仅有患者尝试询问医学问题，有不少医生也为它的渊博知识所倾倒，得益于DeepSeek的开源特性，各大医院拉开了大语言模型本地化部署的序幕。
2025年7月，广东省卫健委公布的《广东省“人工智能+医疗卫生”应用场景案例名单（第一批）》展示了广东各医疗卫生单位“人工智能+医疗卫生”应用场景案例289个，涵盖了医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展、医学教学等四个领域的12个方面、44个应用场景。
据广东省卫健委介绍，广东省二级及以上医疗机构普遍应用人工智能开展临床辅助决策、医学影像诊断、手术规划、处方审核、病历生成、医疗文书质控、智能护理等应用场景，覆盖医疗服务全流程。
影像AI应用最多
据南都N视频记者初步统计，“医学影像智能辅助诊断”是应用案例最多的一个场景，已有73个应用案例，其次，临床专病智能辅助决策（25个案例）、智能门诊分诊（18个案例）、智能病历辅助生成（15个案例）、手术智能辅助规划（13个案例）、智能医疗文书质控辅助（12个案例）、智能健康管理（11个案例）、智能预问诊等场景（10个案例），也是各医院尝试较多的“人工智能+”应用场景，均有10个及以上的落地案例。
在AI医疗发展最为成熟的影像领域，部分大医院早已享受到AI的助力，比如，中山一院在6年前就开始使用人工智能辅助诊断肺结节，珠江医院也借助AI把工作效率提升了30%左右，看一个普通患者的CT片的时间从5至10分钟压缩到了1至2分钟；中山三院的慢性鼻窦炎人工智能病理辅助诊断系统Sandy，能计算病理片中特定炎症细胞的比例、判断鼻息肉病理类型，帮助进行更精准的诊疗；在中山大学肿瘤防治中心，该中心牵头研发的"脑转移瘤MR图像辅助检测软件"，可以帮助医生发现毫米级别的转移瘤，“只让医生自己判断的话，5毫米以下的结节可能有60%都会被漏掉”。
基层医院也得到AI辅助阅片系统的助力。今年7月，广东省卫健委统一部署，在广东全省的基层医院上线“粤医智影”AI辅助影像阅片系统，基于广东省远程医疗平台建设，帮助基层医院进行更为准确、迅速的CT肺结节、骨密度CT影像、CT肺炎等检查。
河源市和平县人民医院影像科内，医生在试用“粤医智影”系统。
医生整理病历、预问诊、查文件、远程问诊都可有AI帮忙
AI时代，哪些领域的医生获益最大？在南都N视频记者的采访中，除了影像、病理等已从AI辅助系统普遍获益的领域，肿瘤科这样的“病历大户”最有话说。
在珠江医院肿瘤科应昊轩的办公电脑上，AI工具被内嵌入住院电子病历系统，一个第24次入院治疗、治疗经历长达7年的患者要进行MDT（多学科会诊），在以往，单是整理患者的病史就要花两三个小时，有了AI帮助，整理工作可以压缩到半小时以内。
医生出门诊时，AI也可以在预问诊、写病历发挥作用。在中山三院，AI预问诊工具平均节约医生两分钟时间，交还给医患交流。
AI在医院行政管理上的功效也被开发出来。在中山三院，各类信息系统达到一两百个，医生们查询规章制度、红头文件成为一个“痛点”，医院打造了“私域GPT”，开发“院内规章制度查询”、“医学专业知识查询”、“运营指标查询”三大功能。
基层医生获益良多。中山眼科中心打造的ChatZOC眼科大模型患者只需在对话框输入症状信息、拍摄眼部照片，系统便能进行初步诊断并提出就诊建议，其诊疗能力等同于一位有着丰富眼科诊疗经验的“主治医师”，在新疆喀什，它在10天内为当地3万人次进行了AI问诊，提高了眼病筛查效率。
在AI的加持下，高精尖医疗资源能够打破地域的限制。中山眼科自主研发的AI数码裂隙灯被捐赠给中国与马尔代夫的援助与合作项目——中马眼科中心，当地医生拍摄患者的裂隙灯检查照片并上传系统后，即可筛查白内障、角膜病变、翼状胬肉、结膜下出血这四种常见的眼前节疾病，在系统后台，中山眼科中心的专家能够远程进行审核。
在医学教育领域，AI教师也指日可待。今年6月，广东医科大学启动了“AI医学院（GDMU-AIMS）”建设，入驻系列医学人工智能大模型和数据资源，链接众多医学人工智能企业，以AI赋能学生适应未来医学、智慧医疗必备的职业能力。在珠江医院的临床技能中心，巡考机器人等人工智能设备已入驻，在执业医师考试和住院医师规范化培训中都能助上一臂之力。
珠江医院临床技能中心，一名医学生通过智能巡考机器人传来的画面与带教老师交流。
AI时代，医生向何处去？
在南都N视频记者采访中，专家们也提出了一些现行AI尚未解决的问题和现存的小BUG。比如，中山一院的陈培松医生表示，AI在解决跨学科问题时还存在短板，余俊蓉医生表示，当前全国通用的医疗大模型数量还比较少，各家医疗机构、高校研究及应用的AI模型的通用适配性并不高，这主要是因为医疗领域特殊性、病种本身复杂性，加上不同医院的专业技术特色、治疗流程、用药习惯也相差较大等因素，这些问题需要多方联手，共同解决。
珠江医院的应昊轩发现，由于内部病历系统与外网是隔离的，内网嵌入的AI小助手不具备“联网搜索纠错”的能力，需要医院不断更新和充实数据库，并训练它的检索、纠错能力，同时，AI助手有时存在分析模式固化、“忘记”具体要求等问题。
作为AI应用较早、较成熟的领域，影像辅助诊断AI也并不是十全十美，王显龙医生发现，AI有时会把血管扩张误认成肿块、语音输入转文字时产生错误，这些都需要医生审核、纠错。
用应昊轩的话来说，未来的AI完全有能力从目前的“小助手”角色升级成一个医疗“advisor”，在诊疗决策方面参与更多。
对于AI产品供应方的企业来说，AI辅助技术如何打通支付通道，是加速AI医疗产品转化的关键问题，“开发一个专科AI模型成本超千万，但医院只能按普通检验项目收费”。
关于AI产品的审批、转化问题，南都N视频记者了解到，2025年7月3日，国家药监局发布了《关于发布优化全生命周期监管支持高端医疗器械创新发展有关举措的公告》，其中提出优化特殊审批程序、完善分类和命名原则等十条举措，来全力支持高端医疗器械重大创新，其中就包括人工智能产品。
“DeepSeek等AI技术正推动医疗领域的深刻变革。AI从辅助工具升级为协同伙伴，促使医生核心竞争力从信息处理转向高阶临床判断与价值决策”，中山大学附属第六医院吴小剑院长、高峰副研究员认为，AI提升基础效率后，医生将不再仅仅是技术的执行者，而将更多地转向医学战略家的角色，包含“算法的校准者”“数据的解读者”“医学的终极裁判者”三个层面。
AI是工具，“在AI时代，我们需要培养医生从临床提出需求的能力。”中山一院副院长张弩说。
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