在日前香港举办的高山书院十周年论坛上，国家传染病医学中心（上海）主任张文宏教授就人工智能在医疗领域的应用提出了深层思考。
作为长期从事临床工作的医学专家，他的观点引发了业界对医学专业性与技术进步关系的重新审视。
张文宏明确表达了对AI系统性融入医院诊疗流程的保留态度。
他以自身实践经验为例，阐述了正确使用AI的方式：先由AI对病例进行初步分析，随后凭借专业积累快速识别并纠正其中的偏差。
这种做法的关键在于，医生本身具备了独立判断的能力，AI成为辅助工具而非决策主体。
问题的症结在于医学人才培养的连续性。
张文宏指出，如果年轻医生从实习阶段就过度依赖AI直接获取诊断结论，而缺乏系统的临床思维训练，将面临严重的能力缺陷。
这不仅影响个人的专业发展，更关系到医疗质量和患者安全。
医学诊断的本质是一个复杂的认知过程，需要医生在大量实践中积累经验、培养直觉、学会在不确定性中做出判断。
为此，张文宏强调，年轻医生必须通过系统性训练掌握两项关键能力。
其一是具备鉴别AI诊断准确性的专业素养，能够识别算法的局限性和可能的错误。
其二是具有处理AI无法应对的复杂疑难病症的临床能力，这往往需要综合运用多学科知识、临床经验和医学伦理判断。
这些能力的获得没有捷径，必须通过长期的、系统的、有针对性的训练才能实现。
值得注意的是，张文宏并非完全否定AI在医疗领域的价值。
他认为AI可以在多个辅助性工作中发挥重要作用，例如帮助医生快速检索海量医学文献、提供循证医学的参考方案、协助进行初步的数据分析等。
这些应用能够显著提高医疗工作的效率，减轻医生的行政负担，使其有更多精力投入到核心的诊疗工作中。
这一观点反映了医学界对技术应用的理性态度。
在医疗领域，技术进步与专业能力建设需要平衡发展。
盲目追求技术应用的便捷性，可能导致医学专业基础的削弱；而完全拒绝技术进步，也不符合现代医学发展的趋势。
关键在于找到合理的融合点，让技术成为增强而非替代医学专业性的工具。
技术进步的意义不在于让医生“少思考”，而在于让医生把时间和精力投入更需要人的判断与关怀之处。
医疗的核心竞争力始终来自严谨的临床思维、对不确定性的把握以及对生命风险的敬畏。
守住训练底线、划清应用边界、推动人机协同，才能让新技术真正成为提升医疗质量的“增量”，而非削弱专业能力的“捷径”。