當語言大模型風靡全球之際，飽受生產力瓶頸困擾的中國醫療健康行業看到了曙光。然而近三年過去，人工智能在醫療領域的應用多停留在問答環節，在真實場景之下，AI技術對于醫生生產力的解放依舊有限。優質資源稀缺、城鄉體系差異巨大，依然是當下中國醫療健康行業所面臨的最核心的挑戰。

在2026未來醫療醫藥100強大會上，未來醫生創始人王仕銳揭示了這一現象的深層邏輯：“醫學不能只是問答游戲，而應該是對結果負責的整套系統?！?他認為，如果不能對最終的醫療結果負責，就無法形成真實的醫患關系，AI醫療產業將始終無法落地。

王仕銳主張，AI技術在醫療領域的落地形式，既不是簡單回答醫學問題的大模型，也不是單點醫療AI工具，而應是以最大化人類健康壽命和生活質量為終局目標的通用醫療智能系統，也即醫療AGI?！皬尼t療AI向醫療AGI過渡的關鍵分水嶺就是責任。”

“做題家”救不了命

當下的醫療AI賽道，陷入了一種詭異的“刷分內卷”。很多企業熱衷于在各種公開數據集上跑分，用99%的準確率來證明自己的模型在能力上的突破。但在王仕銳看來，這是一種戰略上的懶惰。

“未來醫生內部也曾經做過一次人機雙盲測試，AI贏了醫生，但現在來看意義并不大?！蓖跏虽J在交流中坦承，回過頭去看，他擔心這種人機對抗的宣傳，會割裂醫生與AI的關系，而最終受害的是患者。

他進一步闡釋，醫療行業的核心底線是“責任”，而這恰恰是AI永遠無法跨越的鴻溝?！癆I沒有法律主體資格，無法承擔醫療事故責任，全球現行法律都明確規定，嚴肅醫療決策必須由執業醫生簽字背書、承擔全責?！?在這個前提下，人機協作就是醫療AGI的必然形態。

“未來20年內，人機協作會是醫療行業的主旋律。”王仕銳表示，而AI之所以無法完全替代醫生，根源在于兩個難以跨越的底層短板：缺少深層共情能力和缺少具身處置能力。

醫學的復雜性在于，它不是一個封閉的規則系統。在真實的診室里，患者不會像答題一樣精準地描述癥狀。王仕銳指出，患者的表述中往往充滿了噪音：有人隱瞞病史，有人因為沒錢而輕描淡寫，有人因為恐懼而夸大其詞。一個優秀的醫生，必須具備從混亂信息中抓取關鍵線索的能力，這遠比做對一道選擇題難得多。

同時，局限于目前具身智能的技術瓶頸，如果不借助醫生的力量，AI既無法通過視觸叩聽感知患者真實病情，也無法獨立進行一些介入性診斷和治療。王仕銳指出：“這意味著人類醫生永遠比AI更了解患者的真實情況?！?/p>

醫療行為的終點是“療效”，而不是“答案”。如果AI只負責給出一個看似合理的診斷，卻不能真正解決患者的需求，也不承擔誤診帶來的法律責任和倫理重負，那么這個閉環就是斷裂的。王仕銳強調：“有沒有改善患者的結局，有沒有挽救生命、減少患者的痛苦，才是真正重要的?！?/p>

如何把AI訓練成“超級助手”？

既然純AI的路走不通，那醫生與AI的合作邊界又在哪里？王仕銳指出，醫療AGI的核心是放大醫生的能力，讓AI成為醫生的“超級助手”，而不是替代醫生。

他指出，在這樣一個人機協作的體系中，AI更適合做好這些工作：患者溝通與信息收集；復雜病情預判與方案提案；常規診療工作處理；加速醫學知識的普及與落地。“能夠實現主委級的診療水準，同時實現診療速度100倍的提升，這就是我們追求人機協作的最終目標?！蓖跏虽J表示。

為實現這一目標，未來醫生在過去數年中構建了完整的技術與責任體系：匯聚50余位中華醫學會主委級專家開展合作共研，打造對齊國內最高醫學標準的AI診療能力；通過快慢雙系統架構實現安全與效率的平衡；構建安全-有效性雙軌評測體系，將醫療AI的評價標準從答題能力升級為“是否具備進入醫生協作鏈條、支撐真實臨床責任的能力”。

最后，王仕銳表示，未來醫生還構建了一套人機協作四級分診防御機制，通過模擬真實世界的分級診療的邏輯，按不同需求分配不同醫療資源，從而大幅提升診療效率。

王仕銳坦言，未來醫生目前離自己設定的那個醫療AGI的體系水平還有距離，“我們的目標是100倍，現在能達到30倍左右”。但依靠這一模式，在過去一年間，未來醫生已累計交付了230萬例主委級高標準服務。他預計，未來1-2年內還將實現重大的技術和工程突破，讓AI在更多場景的診療準確度達到主委專家水平的同時，讓醫生的工作效率顯著提升，真正實現頂級醫療資源的規?；鲁痢?/p>

用技術實現全民健康平權

王仕銳反復強調，城鄉醫療條件的差距是當前中國醫療最大的痛點，也是未來醫生推動醫療AGI體系建設的核心動力。

在擁有7-8億人口的中國農村，受制于基層醫療水平，很多患者因為錯過了最佳治療窗口而失去康復的機會。傳統的互聯網醫療試圖通過“連接”來解決，但一方面數字化產品較高的操作門檻將大量老年患者隔絕在外，同時醫生的時間和精力也存在限制，單純的連接無法實現產能爆發。

“AI的出現，正在逐漸改變游戲規則?！?王仕銳指出，在基層醫療場景中，AI的突破口不在于直接服務患者，而在于“嵌入醫生的工作流”——通過賦能村醫和基層醫生，讓他們在AI的輔助下具備接近頂級專家的診療能力，從而間接服務廣大患者。

“醫療 AGI 的終極意義就是通過一系列人機協同，讓7-8億生活在廣大農村的民眾也能看上杰出專家，最終實現醫療公平?！?王仕銳認為，只有解決了基層的醫療問題，醫療AGI助力人類壽命突破120歲的目標才不是空談。