“AI医生”不能完全取代医生，以下是医药科技专家学者可能持有的一些观点：
从诊断方面
数据与算法的局限性
缺乏个体综合判断
AI虽然能够处理海量的医疗数据进行疾病诊断，但它更多是基于数据中的模式识别。例如，在诊断一个有多种基础疾病的老年患者时，AI可能难以像医生那样综合考虑患者的年龄、整体健康状况、生活方式等复杂的个体因素。人类医生可以通过与患者的交流，了解到患者长期的生活习惯，如吸烟、饮酒、运动情况等，这些信息对于诊断和制定个性化的治疗方案非常关键，而AI目前难以将这些非常个体化、主观的因素全面纳入考虑范围。
数据偏差风险
AI的诊断能力依赖于其训练数据。如果训练数据存在偏差，例如某些罕见病的数据在训练集中占比过少，或者特定地区、特定人群的数据过度代表，就可能导致诊断错误。医药科技专家指出，新的疾病变种或者在不同地域出现的特殊疾病表现形式可能没有包含在现有的AI训练数据中，而医生凭借不断更新的医学知识和临床经验，能够对这些情况进行分析和判断。
诊断中的人文因素
医患沟通的重要性
医生与患者的沟通是诊断过程中不可或缺的环节。专家强调，患者在描述症状时可能会因为恐惧、焦虑等情绪而表述不清，医生能够通过安抚患者情绪、引导性提问等方式获取准确信息。例如，在面对疑似肿瘤的患者时，医生的态度和沟通方式会影响患者对自身病情的认知和后续的配合度。而AI缺乏情感共鸣能力，无法像人类医生那样在情感层面与患者建立联系，这可能影响诊断信息的准确获取。
从治疗方面
个性化治疗决策
权衡治疗风险与收益
在制定治疗方案时，医生需要权衡不同治疗方法的风险和收益。例如在肿瘤治疗中，对于同一分期的肿瘤患者，医生要考虑患者的身体耐受情况、经济状况、患者及家属的意愿等因素，选择手术、化疗、放疗或者是姑息治疗等不同方案。AI虽然可以根据算法推荐一些治疗选项，但难以像医生那样深入权衡各种复杂的实际因素并做出最符合患者利益的决策。
动态调整治疗方案
治疗过程是一个动态的过程，医生会根据患者对治疗的反应及时调整方案。例如，在抗生素治疗感染的过程中，如果患者出现了药物不良反应或者治疗效果不佳，医生会凭借临床经验及时更换抗生素种类或者调整剂量。而AI在这方面缺乏足够的灵活性，因为它主要是基于预先设定的算法和模型，对于治疗过程中的突发情况和意外变化难以像医生那样迅速做出反应。
治疗中的人文关怀
患者心理支持
除了身体上的治疗，患者在患病期间还需要心理上的支持。医生在治疗过程中给予患者鼓励、安慰，这种人文关怀对患者的康复有着积极的影响。例如，在慢性病的长期管理中，医生与患者建立起信任关系，能够激励患者更好地遵循医嘱，如坚持服药、进行康复锻炼等。AI没有情感，无法给予患者这种心理上的支持和激励。
从医疗体系的其他方面
医学科研与创新
探索未知疾病机制
医生在临床实践中常常会遇到一些无法解释的疾病现象，这些现象为医学科研提供了研究方向。医生可以参与到基础医学研究中，与科研人员合作探索疾病的发病机制、寻找新的治疗靶点等。而AI目前主要是基于现有的医学知识进行数据挖掘和分析，虽然能够在一定程度上辅助科研工作，但缺乏像人类医生那样从临床实践中敏锐发现问题并深入探究的能力。
推动医疗技术发展
医生也是医疗技术创新的推动者，他们通过临床需求不断促进医疗器械、治疗技术等方面的创新。例如，外科医生在手术过程中遇到操作难题时，会与工程师合作改进手术器械或者开发新的手术技术。AI更多是作为一种工具在已有的技术框架内运行，在推动整个医疗技术体系创新发展方面不能替代医生的作用。
医疗体系的协调与管理
多学科协作
在复杂疾病的治疗中，多学科协作是非常重要的。医生能够在多学科团队中与不同专业的人员（如外科医生、内科医生、放射科医生、康复治疗师等）进行有效的沟通和协作。他们通过会诊、病例讨论等方式共同制定治疗方案，并且在治疗过程中相互配合。虽然AI可以在一定程度上整合多学科的知识，但无法像医生那样在实际的医疗团队中进行面对面的交流、协调不同专业人员的工作并解决团队合作中可能出现的人际关系等问题。
医疗资源管理
医生在医疗体系中还参与医疗资源的管理。例如，在医院内部，医生要根据患者的病情合理安排检查、住院等资源的使用。他们能够根据实际情况判断哪些患者需要优先进行检查或治疗，以提高医疗资源的利用效率。AI在这方面缺乏对医疗资源实际运行情况的深入理解和应对复杂管理场景的能力。
虽然AI医生有诸多优势，如快速处理数据、辅助诊断等，但从目前的技术发展水平以及医疗的本质需求来看，它不能取代医生。
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