1.大模型的未来是多模态融合

医疗健康并非单一维度。医生需要综合来自对话、扫描影像、实验室结果以及患者体态语言等信息来做出诊断。到目前为止，人工智能很大程度上是各自为战的，例如分析文本、解读图像等等。简单打个比方：当前的大模型就像工具箱里单个的工具——锤子适合钉钉子，锯子适合锯木头等。但一个好的工匠需要组合使用这些工具。

医学需要这种多方面的方法。多模态AI就是要给算法一个完整的工具箱，而不仅仅是单一的工具。当AI模型能够模仿医生多管齐下的工作方法，那才是真正的革命。我们已经看到多模态大模型的早期应用，这些影响还会继续加深。

2.数据标注师是AI医疗的隐形支柱 

在多模态愿景背后，医疗数据标注正在经历价值重估。每条病理切片的分区标注、每段医患对话的语料清洗、每项检测指标的语义映射，皆是构建可靠AI模型的基石。

医疗AI的可靠运行，离不开一支隐蔽但至关重要的队伍：数据标注师。他们是AI医疗革命中的关键参与者，亟待建立相关的职业认证体系与价值评估标准。

3.AI不会取代医生

虽然AI无疑将改变医生的工作方式，但它不会消除对医生专业知识、判断力和人文关怀的需求。

未来医疗的方向并非取代，而是人与算法之间的智能协作。AI将成为一个强大的工具，增强医生的能力，并最终改善患者的治疗结果。原因是，虽然AI擅长模式识别和数据分析，但它缺乏以患者为中心的医疗服务所必需的同理心。相比之下，医生采用非线性的方法，融合了直觉、经验以及对患者独特需求的深刻理解。

此外，复杂的AI工具总是需要熟练的从业者来解读其输出内容，并确保负责任的应用。而且，历史一再证明，技术进步往往会创造新的角色和机会，而不仅仅是取代现有的角色。

4.AI将重构工作流

医疗AI的本质是"增强智能"而非"替代智能"。那些给医生带来沉重负担的、重复性的、数据驱动的任务，从分析扫描图像到筛查病历等等，正是AI自动化的主要目标。这不仅能节省时间，还将改变医疗实践的本质，使人类角色从单调乏味的工作转向需要创造力、沟通和复杂问题解决的任务。

研究表明，最佳结果源于智能的人机协作。通过承担分析性的繁重工作，AI将解放医生，使他们能够专注于医学的艺术，有更多时间与患者互动，有更大空间进行精细的诊断，以及探索新颖的治疗策略。虽然对AI取代人类的担忧可以理解，但现实是，那些拥抱AI作为强大工具的医生，将能够提升自身的专业水平，提升医疗服务质量。

5.AI有助于新的医学发现

AI有望成为在海量的医疗数据中揭示隐藏模式和关联的宝贵工具，能够发现即使是最有经验的人类医生也难以察觉的细微异常或相关性。通过X光预测种族，或通过语音分析检测糖尿病——这些仅仅是AI识别出人类未曾预料到的生物标志物的早期例子。

虽然这类发现引发了关于偏见和可解释性的合理担忧，但它们也预示着医学研究的革命性转变。想象一下，AI 发现了之前未曾见过的毁灭性疾病的风险因素，或者找出微妙的标记，预测哪些患者最适合接受特定疗法。这些不同寻常的关联不仅仅是AI的奇特发现，还挑战我们去破译算法的逻辑，并开拓医学理解的新前沿。

6.与AI建立一种共同语言——预览预判能力

与普遍看法相反，AI的语言并非Python或Java。真正通用的语言是预判能力。理解AI算法如何处理问题、预测后果以及从错误中学习，对于希望与这些系统有效协作的医生至关重要。

通过分析复杂场景，预测多步动作，并根据对手（或算法）的行动进行迭代调整。以游戏玩家式的解决问题的心态来接触AI，将能够很好地释放AI在医疗领域的潜力。

7.提示工程：数字时代的核心医疗技能 

如果说预判能力是AI的通用语言，那么提示工程将是首要的技术技能。

AI革命不仅仅关乎技术，也关乎我们如何与之互动。在生成式AI时代，那些掌握与算法沟通艺术的人将拥有明显的优势。提示工程，即设计有效提示以引导AI模型的技能，将成为医生利用AI改善医疗服务的必备工具。

可以这样想：医生已经在通过“引导”患者来获取诊断所需的信息。有了AI，这项技能随之演变。掌握提示工程将使医生能够精准定位最准确的信息，提出定制化的分析请求，并确保AI的输出与患者的需求精确匹配。不仅能提高效率，还能真正实现人机协作。

8.需要完善指导方针对抗偏见，保障公平

随着AI变革医疗健康，偏见和缺乏公平性是最紧迫的挑战之一。好消息是：我们已经看到从技术工具包到研究框架等各种努力，旨在正面解决这些问题。然而，将这些解决方案转化为广泛实践，需要一个清晰、可操作的指导方针作为基础。预计未来专注于数据公平性、算法透明度以及在真实世界环境中对AI系统进行持续监控的标准将会激增。

这些指导方针不仅能保护患者，对于在医学领域建立信任和广泛接受度也至关重要，医生需要熟练掌握这些公平性标准。

9.需要制定灵活的监管框架

生成式AI和自适应AI给监管机构带来了前所未有的挑战。与静态的医疗设备或软件不同，这些算法会不断进化和学习。这是一个全新的挑战：像FDA这样的机构以前从不需要为一个明天就可能变得不同的事物制定合适的框架。

这需要一种能够平衡创新与患者安全的监管方法。预计会出现专为监管这些动态AI系统而设计的全新类别和灵活框架。

医疗专业人员需要积极参与制定这些新的监管标准。理解生成式和自适应AI带来的独特挑战，并参与围绕其使用的伦理考量。只有通过与监管机构合作，医疗服务提供者才能确保未来AI创新蓬勃发展，同时患者福祉仍然是指导原则。

10.警惕深度伪造内容

随着深度伪造技术变得日益复杂，医学界面临着独特的脆弱性。患者可能会遇到深度伪造的医生，逼真地模仿他们信任的医疗服务提供者。伪造的患者记录或误导性的研究数据有可能扰乱医疗服务并削弱信任。医疗机构需要对医护人员和患者双方进行关于深度伪造潜在威胁的教育。开发用于识别和打击深度伪造的方法将成为重中之重。

这正是医疗专业人员需要保持警惕的地方。我们必须质疑信息的真实性，尤其是AI生成的内容，培养一种审慎质疑的文化。患者对医疗健康的信任，取决于我们能否在一个真假界限日益模糊的时代辨别真伪。走在深度伪造技术的前面，对于保护患者和医学知识的完整性至关重要。