2025年3月的一天，上海交通大学医学院附属仁济医院（简称“仁济医院”）的诊室里，患者拿着从上海仁济泌尿智能体（RJUA智能体）搜索的结果，与医生讨论诊断和治疗方案。据了解，该智能体由仁济医院泌尿科团队与支付宝公司联合开发，能同时解析文字、语音、多模态报告等多维度信息，上线半年时间已经为30万人次提供了咨询服务，累计对话55万次。该智能体能与患者进行多轮交互，给出的治疗建议准确率也高于一般的人工智能医疗助手，受到患者的广泛好评。值得一提的是，在智能体的开发过程中，泌尿科医生不仅是数据提供者，还直接参与模型的开发和训练，成为开发团队的核心力量。
□上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿科 迟辰斐 潘家骅
现阶段，医疗场景中的人工智能（AI）大模型应答准确率问题，越来越受到人们的关注。通用AI大模型虽能流畅解答基础性医学问题，但在真实诊疗场景中的应答准确率却不尽如人意。同时，一些通用推理大模型的幻觉问题，对于临床诊疗应用来说，往往是致命的。
基于上海仁济泌尿智能体的开发实践，我们认为，医疗数据质量、临床决策树和对正确医学诊疗结果的定义是提升智能体应答准确率的基础。构建“客观知识﹢主观经验”的双金字塔体系，将传统医疗记录中碎片化的诊疗信息进行筛选、更正以及结构化，并转化为可供计算的决策路径数据，对于开发适用于医疗场景的智能体至关重要。在此过程中，临床医生扮演着不可替代的重要角色。
成为“好导师”
让“AI好学生”变成“AI好医生”
在医疗AI大模型的开发和应用中，临床医生既是数据生产源头，又是技术落地执行者，更是决定医疗大模型价值的核心变量。当下，AI大模型正向医疗核心场景应用纵深发展，如何将其从知识储备充足的“好学生”转化为临床能力强、真正可靠的“好医生”，是AI医疗行业亟需突破的关键，建议从学习数据质量、临床诊疗逻辑和伦理安全三个维度协同发力。
训练AI大模型，向其“投喂”高质量的医疗数据是关键的一环。在上海仁济泌尿智能体的开发历程中，开发团队除了让AI学习指南、课本等显性的客观知识，还向AI“投喂”了来自临床医生的隐性“临床思维和经验数据”。
2023年初，仁济医院泌尿科开发团队创新性地采集了超过50万份的临床患者诊疗数据，从中筛选并转化出超过18万份的被定义或转写为正确的推理数据集。此后，开发团队还组织临床医生团队系统梳理了涵盖97.6%的泌尿系统疾病谱的标准化病例库，基本覆盖了常见的诊疗场景。
实践表明，将医生诊疗时的隐性经验显性化，可使AI大模型的鉴别诊断准确率提升22.7%。临床医生团队对数据质量的坚持也成了模型训练的关键保障。
由此可见，对于AI大模型的训练不应是简单的医疗数据“投喂”，而是要先对医疗实践的复杂性进行深度解构与重构，再将加工后的数据放入大模型知识库，让AI模拟临床医生的经验性推理过程，并嵌套动态知识图谱与逻辑验证层。例如，AI大模型为一名晚期前列腺癌患者进行治疗方案推荐时，不仅要调取海量的指南方案、了解病理学和影像学检查情况，还要同步分析该患者近3年的用药记录、分子诊断学数据及同类相似病例的疗效反馈，生成树状决策路径网络，并实时标注每条路径的证据强度与临床争议点。
只有将技术突破与临床价值真正融合，才能催生出医疗AI大模型的深层次变革与进步，让AI大模型从“好学生”向“好医生”进化。
做回“好学生”
与AI共同成长
面对汹涌而来的AI技术浪潮，临床医生群体也经历着角色变化——从传统医疗场景中的权威角色，变为与AI共同成长的“新医学生”。这种转变不是医疗能力的“降维”，而是医学知识处理能力、医学分析和判断力、医学效率的“升维”。临床医生需要尽快转变心态，接纳AI技术，并探索符合自身情况的转变路径。初期，很多医生可能会对决策权产生焦虑，进而过度质疑AI提供的内容。然而，AI不应被视为技术“入侵者”，克服对其带来的未知的恐惧是必要的。临床医生可将AI视作一种临床能力“扩展包”，与之协作并共同成长。
仁济医院泌尿科医生参与智能体开发的过程中，经历了三大转变。一是变为医疗数据“分拣师”，将日常诊疗中产生的病历、决策链转化为医学数字资产。二是成为临床逻辑“架构师”，把长期积累的临床经验转变为知识图谱和决策树。三是进化为医疗AI“导师”，通过持续的数据训练和反复的算法验证引导AI成长。这种转变的本质，是临床医生从被动接受AI到主动塑造AI的转变。
探索行医本质
勿忘人文关怀初心
当下，AI大模型对于医疗行业的影响和冲击势不可挡。这在促使临床医生学会驾驭新技术的同时，也能重新激活这个群体对于行医本质的思考。当AI承担了知识记忆和模式识别的功能时，临床医生就有了更多的时间和精力，开展更多的“见彼苦恼，若己有之”的医学人文关怀，并在治疗方案的个性化取舍、医患沟通、复杂医学伦理决策等方面，深化自身的专业价值。
总的来看，医疗AI大模型与临床医生不应彼此替代，而应相互成就。在这场由AI大模型引发的医疗变革中，临床医生应积极融入，从“好医生”做回“好学生”，探索与AI协作的无限可能；AI大模型也在临床医生“好导师”的帮助下不断进化，从“好学生”进化为“好医生”。