一位医生在《纽约时报》发文称，AI已经成为自己日常诊疗的得力助手，有效改善患者诊疗质量，但与此同时，她对正在接受培训的医学生群体深感忧虑：唾手可得的医疗AI，会不会让年轻医者丧失推理、判断能力。
近来，有不少关于AI可能给人类社会带来的颠覆性风险的讨论，在医学界，另一重焦虑同样持续发酵：有一天，AI会不会取代医生。
今年夏天，她开始使用一个仅限医护人员使用的AI平台，借助这款工具，她为患者筛选抗生素，解读异常血检报告；面对一名头晕的女性患者，AI 提示了偏头痛这一容易被忽略的可能性；她还和大模型探讨老年肺癌患者的治疗方案。私下里，她也曾借助这个工具，咨询家人、朋友以及自己的健康问题。
作为全科医生，她日常要处理五花八门的各类病症，几乎每个月都会遇到陌生的症状或综合征。采集病史、临床逻辑推理、医患沟通，她有着十足把握，但医学知识持续迭代更新，没有人能牢牢记住全部细节，而医疗AI，补齐了这一块短板。
然而，她所带教的医学生和住院医师，同样在使用这个AI，她担心，过早接触这么强大的辅助决策工具，会带来负面影响。“他们需要记忆的内容掌握得本就达不到我的预期，而且面对这些工具时，思维近乎被动。”
当然，2026年的医学教育，完全隔绝AI既不现实，也不符合医疗发展方向。行医不同于纯创作类工作，医疗本质是服务，所有能够改善患者照护质量的工具，都应当被接纳。她认为，AI时代培养医生，就是训练他们在AI辅助下开展批判性思考。
二十年前这名医生进入医学院。那时候，遇到疑难病例，查阅文献、研读期刊、和同行讨论是常态。当年她的白大褂口袋里总装着经典手册，随时翻阅。但使用手册有一个前提：你得清楚自己要查找什么，书本不会替你判断、替你制定诊疗方案。
如今她早已不再随身带纸质手册，而是手机不离身。在她看来，AI给出的所有结论都附带文献引用。但它给出的见解并非全部有用、准确，因为它参考的大量医学文献本身就存在缺陷。想要用好这个工具，浏览信息时必须保持怀疑。
目前，超过半数的美国医生都在使用这款AI，并且该平台计划扩大免费使用权限，面向发展中国家医生开放。
这位医生坦言，AI时常能提出她没有想到的诊疗思路，在这样的人机交互中自己收获很多，AI打破了固有思维定式，最终惠及患者。
可同样的工具，对住院医师而言利弊完全不同。AI响应快、能预判问题，既是帮手，也可能成为思维的“绊脚石”。资深医生看到AI给出的背痛诊疗建议时，可以依靠多年沉淀的临床思维模型，本能地校验方案是否合理。但反过来，如果一名新手从一开始就让机器主导思考，还能不能建立起这套核心判断框架？
为此，她咨询了哈佛医学院医生、AI研究者亚当・罗德曼。罗德曼有着相同的担忧：年轻的医学学习者，不再能够从前辈那种“费力的深度思考训练”中获益。罗德曼解释，经验丰富的医生使用辅助工具，或许会出现少量技能退化，但影响有限；可还在上学的学生和见习医生一旦养成依赖，认知上的惰性会阻碍核心临床能力的建立。
这名医生并不主张医学生死记硬背每一条诊疗方案，就像现在普通人不必熟记亲友电话号码。但她希望学生掌握医生最根本的问诊能力：把患者的病痛当作完整故事，从中捕捉线索，形成链式的推理思考；建立临床判断最重要的直觉——识别病情危重程度、判断不同症状优先级；同时掌握沟通技巧，挖掘患者没有主动说出的关键信息。
她认为，AI只是又一项倒逼医学界重新思考的新技术：行医，到底哪些能力是不可替代的。她当年学医时，影像技术已经部分替代听诊器的作用，但她依旧坚持练习辨别心脏杂音。放到今天，道理相通：哪怕未来记忆知识点的工作越来越多地交给机器，医学生依然需要大量机会，亲身锻炼临床思维。
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