以色列舍巴医疗中心日前宣布和OpenAI达成合作，成为后者企业级医疗AI平台“ChatGPT for Healthcare”的第一个国际医院伙伴。

图片来源：以色列经济与产业部

这家医院在2026年全球最佳医院排名第七，连续八年稳居全球前十。这次合作，意味着它正式朝着“全球首家全AI驱动医院”的目标迈进。业内专家表示，这不是简单买一套软件，而是从根子上重建医院的运转方式。

三层架构与四道安全锁

舍巴和OpenAI的合作，搭建了三层AI地基。最核心的一层是技术平台，它整合了数百万篇医学论文、临床指南和公共卫生资源，AI每给出一条建议，都会附上完整出处，医生可以像查教科书一样核实每一条结论。中间一层是本地化适配，把舍巴自己的诊疗规范、看病流程和政策文件都融入AI系统，避免通用AI“水土不服”，真正做到为这家医院量身定制。最外面一层是应用场景，覆盖临床决策、科研和医院运营三大块，手机就能访问，让AI渗透到医生看病、护士护理、行政办公的各个环节。

在推进节奏上，舍巴走的是“先试再铺开”的路子。第一阶段3到6个月，由创新中心牵头，在急诊、影像、肿瘤等重点科室先试试看，收集医生反馈再优化。第二阶段6到12个月，推广到全院所有临床科室，同时接入行政管理系统，用AI帮忙安排预约、排班、设备和床位。第三阶段1到2年，完成AI和所有核心系统的深度融合，最终目标是让医院从“等人生病再治”变成“提前预判、主动干预”。

专家表示，医疗AI最难的不是技术，是让人信得过。为此，舍巴和OpenAI设了四道安全锁。第一道是数据隔离，双方约定不保留患者数据，所有敏感信息都留在医院自己的系统里，OpenAI不能用舍巴的临床数据来训练模型。第二道是权限管理，不同岗位能看到的信息不一样，防止越权查看。第三道是全程留痕，每一次AI和医生的交互都有完整记录。第四道是责任划分，AI只是参谋，最后做决定和担责任的永远是医生。

舍巴首席创新官齐姆利赫曼教授表示，舍巴不只是用AI做几件事，而是要建成一家完全由AI驱动的医院，让医生能安全地用上全球最先进的AI，这是转型的关键一步。

效率更高、质量更好、科研更快

这套系统的价值，体现在三个方面。第一是效率。医生大概有30%的工作时间花在写病历文书上，AI可以一键生成规范的病历，把医生从文书里解放出来。同时，医学知识每73天就翻一倍，AI几秒钟就能搜遍全球文献，帮医生快速找到最新最准的医学证据。

第二是医疗质量。AI在诊断罕见病和分析复杂病例上有天然优势，舍巴预计诊断准确率能提高15%到20%，临床路径的标准化率能达到95%以上。这意味着病人得到的治疗更规范、更接近全球最好水平，误诊和乱治的情况会大大减少。

第三是科研创新。舍巴拿到了OpenAI最新模型的早期使用权限，研究人员分析数据、找研究方向、设计实验，原本要花几个月，现在几周就能搞定。从临床发现问题，到科研拿出成果，再回到临床用上，这个循环转得更快了。

其实舍巴在AI上早就开始布局了。2023年，他们的团队在《npj Breast Cancer》上发表研究，证明ChatGPT给乳腺癌的治疗建议和专家委员会的意见有70%是一致的。2024年，推出了“Liv”AI心理健康平台，一个精神科医生能服务原来五倍的患者。2025年，又和英伟达、纽约西奈山医院联手，花几千万美元用AI破解人类基因组中98%的非编码DNA。这次和OpenAI合作，可以说是拼上了全AI驱动梦想的最后一块拼图。

中国AI医疗：单点强，全院难

把舍巴当一面镜子，能照出中国医疗AI的长处和短处。长处是单点突破做得不错。比如北京天坛医院的“小君医生2.0”，能看94种颅脑疾病，出报告不到一分钟，诊断正确率超80%，已经在14个省市40多家医院用了。北京协和医院的“协和太初”，专门看罕见病，遗传变异分析准确度达99%，推广到全国419家医院。北京儿童医院的“福棠·百川”AI儿科医生，诊疗方案和顶级专家一致率高达95%。今年3月31日，国家医保局还把AI辅助诊断纳入了全国医保乙类目录，中国是全球第一个这么做的国家。

短处在于全院打通很难。舍巴是“全院铺开、系统重构”，而国内绝大多数医院还停留在买几个AI工具、在一两个科室试试的阶段。数据方面也很麻烦，各家医院数据格式不统一，大量病历写得乱七八糟，错别字、漏项、前后矛盾很常见。清华大学医学院院长黄天荫说过，用医院真实数据训练AI，效果反而更差，因为真实数据很多时候都得先清洗，根本不是现成能用的。

从单点走到全院，中国医疗AI至少还有三道坎。第一道是数据，得打破医院之间的“数据孤岛”，建一个统一、干净、能共享的医疗数据库。可以借用联邦学习这些技术，做到“数据不出院、价值跨院用”。第二道是收费，虽然AI辅助诊断进了医保，但规定AI不单独收费，医院花大价钱装了AI系统却收不回成本，大规模铺开的动力就不够。第三道是责任，AI给出建议，医生听了出了问题，责任算谁的一直没个准话，很多医生本能地选择不用，至少不出错。

面对差距，国内已经开始从更高层面想办法了。今年3月，清华发布了《国际AI医院智联体共识》，第一次给AI医院下了个国际公认的定义，核心就是AI医院不是传统医院加几个智能功能，而是把AI融进医疗的每一个环节。同一个月，全球首家超级AI医院在海南博鳌乐城落地，探索“AI主动匹配+线下精准治疗”的新模式。

AI对中国医疗的价值，远不止技术升级。中国最好的医生都集中在大城市大医院，基层和偏远地区常年面临看病难。AI可以把顶级医院的经验复制到县医院和乡镇卫生院，让偏远地区的人也能得到接近专家水平的初诊和筛查。对医生来说，AI帮着写病历、筛片子、查文献，能把更多时间还给患者。对患者来说，诊断更快、花钱更少、漏诊更少。当AI和健康档案、智能穿戴设备连起来，医疗体系还有望从“等人生病”转向“提前防病”。

舍巴的院长克雷斯教授表示，舍巴选择不被动等变化来，而是主动去塑造变化。对中国医疗AI来说也一样。真正的全AI驱动医院，不是比别人更早买到新技术，而是比别人更早想明白：AI到底能在什么地方真正帮到医生和患者，又该用什么制度来保证它安全、可靠、负责任。

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