

AI 是超级助手,医学的主角是人
" 影像学的发展必然要和人工智能结合,但 AI 无法完成从‘看见’到‘判断’的跨越。" 放射科研究员温宁指着屏幕上的成像结果向营员们解释,AI 可以把一万张片子看得比任何医生都快,但当影像表现和患者症状产生矛盾时,医生才能成为 " 解题人 "。
" 神经内科的临床诊断原来这么复杂!" 走进瑞金医院帕金森病一站式诊疗专病中心," 医四代 " 陈英娇觉得自己进入了一间 " 侦探工作室 "。在这里,同一症状背后可能有数十种截然不同的病因,同一疾病在不同患者身上也会呈现迥异的形态。

" 用心感知患者的痛苦,用脑思考,最后实践,这是医者应有的温度。" 皮肤科护士长袁勇勇接诊过一位全身长满水疱的 92 岁老人。因年事已高,老人无法使用大剂量激素治疗,但若放任不管,疾病进展可能危及生命。于是,皮肤科医护团队从一双手、一支药膏、一块敷料做起,把 " 护理 " 转化为 " 治疗 "。奇迹发生了:一个月后,老人康复出院。
如今,瑞金皮肤科 " 护理治疗 " 体系不断完善,建立国内首个专科护理质量标准,使重症药疹死亡率低于欧美水平。袁勇勇说,AI 可以识别皮损形态、推荐护理方案,却无法感知患者换药时的痛楚,更无法拥有 " 不放弃每一个生命 " 的医者仁心。
病床上的问题,是医学创新的起点
" 你们眼前这三位闭经患者症状相似,病因却分别在垂体、肾上腺等不同环节,考验诊断能力。" 内分泌科主任医师张翼飞带学员走进病房,这是医生每天面对的考题,也是医学创新的源头。

" 医学科研不只在实验室里,更在患者的每一个症状、每一项异常检查结果里。" 她说,观察力、追问能力和对反常线索的敏感,往往是医学扩展认知边界的前哨。
在一间间病房、手术室里,营员重新认识到医学与人的关系:有人第一次在手术室看到跳动的心脏,感慨生命奇妙,有人在病房看到患者与家属的煎熬,有人听到罕见病患者从卧床到康复的逆转故事,惊叹于生命的韧性与医学的奇迹。
比 " 劝人学医 " 更重要的是什么
" 我想当医生了。" 当天体验才过半程,就有营员兴奋地告诉记者,希望未来能考医学院、踏上医生的岗位。
为什么每年坚持举办这样一场医学体验营?中国工程院院士、瑞金医院院长宁光教授说,并非要 " 劝人学医 ",而是想让学生看见生命的复杂形态、社会分工的多元化,从中获得触动和思考," 我认识的几位往届营员有人投身生命科学,有人选择钻研人工智能技术在医学领域的应用,还有人学了建筑,希望为医生建造更好的诊疗空间。他们以不同的方式靠近医学、守护生命。"

" 医学体验营不定义单一的成功路径,只唤醒对生命的敬畏与善意,让每个年轻人都能找到属于自己的方向。" 宁光说。