医疗AI的双重困境：当"幻觉"遇上基层落地挑战 ——大模型时代下中国医疗智能化的破局之道

想象这样一个场景：在河北某县级医院的急诊科，夜班医生王大夫面对一位胸痛患者。他熟练地将患者症状输入医疗AI系统，系统迅速给出"心肌梗死可能性90%"的诊断建议。然而，就在王大夫准备按此诊断启动抢救流程时，经验丰富的老主任恰好路过，通过详细体格检查发现患者实际是肋间神经痛。一场虚惊背后，折射出当前医疗AI面临的核心困境：技术与现实的错位。

一、引言：AI医生的"入职"困境

2025年，中国医疗AI领域迎来了前所未有的发展热潮。据最新统计数据显示，截至2025年5月，国内累计发布医疗大模型达288个，今年新增133个，这一数字几乎是2024年全年的两倍。从科大讯飞的"智医助理"到腾讯的"腾讯医典AI医生"，从阿里巴巴的"ET医疗大脑"到百度的"灵医智惠"，各大科技巨头纷纷押注医疗AI赛道，仿佛一场技术革命正在悄然发生。

然而，繁荣表象背后却隐藏着深层次的结构性矛盾。一边是资本市场的狂欢和技术突破的捷报频传，另一边却是临床应用的步履维艰和基层医疗的接受度不高。这种"冰火两重天"的现象，正成为当前中国医疗AI发展面临的最大挑战。

"AI正在重塑医疗行业，但我们必须清醒认识到，技术创新与临床落地之间仍存在巨大鸿沟。"——中国科学院院士、中国医学科学院院长王江平

深入分析这一矛盾，我们发现其根源主要集中在两个核心问题上：技术层面的"幻觉"问题和应用层面的基层落地挑战。前者关乎AI系统的可靠性和安全性，后者则涉及商业模式、工作流整合、成本效益等现实考量。这两大问题如同医疗AI发展道路上的"拦路虎"，不仅制约着技术的进一步推广应用，更可能影响整个行业的健康发展。

本文将从技术、应用和制度三个维度，深入剖析当前医疗AI面临的双重困境，并提出系统性的破局方案，旨在为中国医疗智能化的可持续发展提供参考路径。

二、技术深水区：医疗AI的"幻觉"之痛

医疗影像AI中的幻觉现象

图1：医疗影像AI诊断中的"幻觉"问题——系统可能识别出实际不存在的病灶 (来源: IEEE Spectrum)

2.1 什么是AI幻觉？——当机器"想象"变成诊断依据

在人工智能领域，"幻觉"（Hallucination）是指大语言模型生成看似合理、语法正确，但实际上错误或虚构信息的现象。这一现象在聊天机器人中可能只是让用户感到困惑，但在医疗场景中却可能带来灾难性的后果。

医疗AI的"幻觉"表现形式多样：可能是将患者的良性肿瘤误判为恶性，可能是推荐了不存在的药物组合，也可能是生成了逻辑自洽但临床错误的诊断报告。与其他应用场景不同，医疗领域对准确性有着近乎苛刻的要求——零容错是医疗AI必须面对的现实约束。

【典型案例：GPT-4医疗诊断的双面性】

《新英格兰医学杂志》2025年发表的研究显示，OpenAI的GPT-4在诊断复杂医疗案例方面的正确率为52.7%，这一数字超过了36%的医学期刊读者平均水平。乍一看，这似乎证明了AI的诊断能力已经超越了部分医学专业人士。

然而，52.7%的准确率在医疗场景中意味着什么？这意味着近一半的诊断可能是错误的。在生死攸关的医疗决策中，这样的错误率显然是不可接受的。更令人担忧的是，AI生成的错误诊断往往具有很强的说服力，可能误导经验不足的医生。

上海交大与上海AI Lab联合发布的178页GPT-4V医疗案例测评报告进一步揭示了多模态AI在医疗领域的局限性。该研究分析了128个医疗案例，包括92个放射学评估案例、20个病理学评估案例和16个其他类型案例，结果显示GPT-4V在医疗影像分析中的表现远未达到实际临床要求。

2.2 幻觉问题的三重困境

困境一：临床风险——生命不容试错

关键警示：在医疗场景中，一次错误诊断可能直接危及患者生命。与搜索引擎或内容生成等应用不同，医疗AI的错误具有不可逆转的严重后果。

医疗决策的特殊性在于其不可逆性和高风险性。当AI系统出现"幻觉"时，可能导致的后果包括：延误最佳治疗时机、不必要的侵入性检查、错误的药物处方、甚至是不当的手术决策。每一个错误都可能演变为医疗事故，不仅威胁患者生命安全，还可能引发医疗纠纷和法律诉讼。

困境二：责任归属难题——当AI参与决策，谁来承担后果？

AI参与医疗决策后，传统的医疗责任体系面临重大冲击。当AI给出错误建议导致医疗事故时，责任主体的认定变得极为复杂：

• 模型开发者责任：是否因算法缺陷或训练数据问题承担责任？如何界定"合理的技术水平"？
• 医疗机构责任：作为AI系统的部署者，医院是否应承担选择、配置和监督AI系统的责任？
• 使用医生责任：医生是否有义务质疑AI建议？如何平衡对AI的依赖与独立判断？
• 监管机构责任：如何建立有效的准入标准和持续监督机制？

"当前的法律框架尚未充分考虑AI参与医疗决策的复杂性。我们需要在技术创新与法律保障之间找到平衡点。"——清华大学公共管理学院薛澜教授

困境三：信任危机——患者和医生的双重质疑

信任是医疗关系的基石，而AI"幻觉"问题正在动摇这一根基。从患者角度看，对AI诊断的不信任可能导致治疗依从性下降；从医生角度看，对AI可靠性的质疑可能影响其使用意愿和效果。

中国医师协会2025年发布的调研报告显示，仅有31%的基层医生表示"完全信任"AI辅助诊断结果，而68%的患者对AI参与的诊疗过程表示"担忧"。这种信任缺失不仅影响AI技术的推广应用，更可能在关键时刻影响医疗决策的有效性。

2.3 当前的技术应对策略

策略一：多模态融合验证技术

为降低单一模态AI的"幻觉"风险，技术团队开始探索多模态融合验证机制。这种方法通过整合文本、图像、语音、传感器数据等多种信息源，相互验证和校正，提高诊断的准确性和可靠性。

例如，在皮肤病诊断中，AI系统不仅分析皮肤图像，还会综合患者的病史描述、症状持续时间、家族史等文本信息，甚至结合皮肤镜检查结果，形成多重验证机制。这种多模态协同大大降低了单一判断错误的概率。

策略二：人机协同决策机制

越来越多的医疗机构开始采用"AI辅助+人工确认"的双重保障机制。在这种模式下，AI负责快速筛查和初步判断，医生负责最终决策和责任承担。这既发挥了AI的效率优势，又保证了医疗决策的安全性。

【成功实践：Nature Medicine研究案例】

《自然医学》2025年发表的一项重要研究显示，GPT-4辅助下的医生诊断准确性显著提升：

• 白人男性患者群体：准确性从47%提升到65%
• 黑人女性患者群体：准确性从63%提升到80%

更重要的是，这种提升并未加剧医疗偏见，反而在一定程度上减少了不同人群间的诊断差异。该研究为AI辅助医疗的安全性和有效性提供了有力证据。

策略三：可解释AI技术进展

针对AI决策"黑箱"问题，可解释AI技术正在快速发展。新一代医疗AI系统不仅给出诊断结论，还能详细解释推理过程，包括关键特征识别、权重分配、置信度评估等，帮助医生理解和验证AI的判断逻辑。

小结：尽管技术应对策略在不断完善，但AI"幻觉"问题的根本解决仍需时日。当前的重点是在保证安全的前提下，逐步扩大AI在低风险场景中的应用，积累经验和数据，为未来的技术突破奠定基础。

三、现实困境：基层医疗AI落地的"最后一公里"

基层医疗AI辅助诊断系统

图2：基层一体化智能医疗信息平台架构——AI如何融入基层医疗工作流 (来源: 讯飞医疗)

3.1 基层医疗的刚性需求——8亿人口的健康守护

中国医疗资源分布的不均衡是一个长期存在的结构性问题。据国家卫健委统计，全国约8亿人口主要依赖县域及以下的基层医疗机构获得医疗服务。这些机构承担着首诊、分诊、常见病治疗、慢病管理等重要职责，是中国医疗体系的重要组成部分。

然而，基层医疗面临的挑战同样巨大：医生数量不足、专业水平参差不齐、设备老旧、诊疗规范化程度低。在这种背景下，AI技术被寄予厚望，有望成为基层医疗能力提升的重要手段。

"分级诊疗的成功实施很大程度上取决于基层医疗机构的服务能力。AI技术如果能够有效赋能基层，将对整个医疗体系产生深远影响。"——国家卫健委医政医管局相关负责人

从理论上讲，AI在基层医疗的应用前景广阔：标准化的诊疗流程、丰富的医学知识库、24小时不间断服务能力，这些都是基层医疗迫切需要的。特别是在慢病管理、健康筛查、辅助诊断等方面，AI技术具有天然优势。

3.2 落地面临的三大核心障碍

障碍一：经济成本困境——理想很丰满，现实很骨感

经济因素是制约基层医疗AI落地的首要障碍。基层医疗机构普遍面临资金紧张的问题，而AI技术的引入往往需要大量前期投入。

成本构成分析：

• 硬件成本：服务器、存储设备、网络设备等基础设施
• 软件成本：AI系统采购、定制开发、系统集成
• 运维成本：技术支持、系统维护、数据更新
• 培训成本：医护人员培训、操作指导、持续教育

医疗健康产业投资人徐群在2025年医疗AI峰会上坦言，基层医疗AI落地面临三大核心痛点：一是基层医疗机构财政及院方预算普遍紧张；二是AI技术落地前期投入成本较高；三是传统金融机构对"AI服务"融资持谨慎态度。

【现实案例：某县级医院的AI投资困境】

河南某县级医院计划引入AI辅助诊断系统，预算需求300万元。然而，医院年度设备采购预算仅150万元，且需优先保证基础医疗设备需求。院长表示："我们认可AI技术的价值，但现实的财务约束让我们只能'望洋兴叹'。"

更令人担忧的是，即使医院克服困难引入AI系统，由于缺乏有效的收费机制，投资回收期往往超过5年，这对资金周转本就紧张的基层医疗机构来说是沉重负担。

障碍二：工作流整合难题——新技术与老系统的"水土不服"

技术整合是基层医疗AI落地的另一大难题。多数基层医疗机构使用的信息系统相对落后，数据标准不统一，系统间缺乏有效接口，这给AI系统的部署和集成带来巨大挑战。

具体表现：

• 数据孤岛问题：不同科室、不同系统之间数据无法互通，AI系统难以获得完整的患者信息
• 标准不统一：医疗数据格式、编码标准各不相同，增加了数据处理和分析的复杂性
• 系统兼容性：新的AI系统与现有HIS、LIS、PACS等系统的兼容性问题
• 工作流重构：AI系统的引入往往需要重新设计工作流程，这对习惯了传统模式的医护人员来说是不小的挑战

障碍三：人才与认知鸿沟——技术与人的"最后一公里"

即使解决了成本和技术问题，人的因素仍然是制约AI落地的关键障碍。基层医疗机构普遍面临AI人才短缺、医护人员接受度不高等问题。

人才短缺现状：

• 技术人才缺失：缺乏既懂医疗又懂AI技术的复合型人才
• 运维能力不足：缺乏专业的AI系统运维和故障排除能力
• 培训资源有限：医护人员缺乏系统的AI技术培训和持续教育机会

"技术再先进，如果医生不会用、不愿用、不敢用，那就是一堆废铁。人才培养和认知转变是AI落地的关键环节。"——某基层医疗AI项目负责人

3.3 落地案例分析——成功经验与失败教训

成功案例：科大讯飞"智医助理"的基层突围

在众多医疗AI项目中，科大讯飞的"智医助理"在基层落地方面取得了相对成功的经验。截至2025年6月，"智医助理"已落地全国超7.5万家基层医疗机构，累计提供超10亿次辅诊建议，成为基层医疗AI应用的标杆案例。

成功因素分析：

1. 精准定位基层需求："智医助理"没有追求"高大上"的技术展示，而是聚焦基层医生最需要的辅助诊断功能，特别是常见病、多发病的识别和处理
2. 标准化输出能力：系统能够将复杂的医学知识转化为标准化、规范化的诊疗建议，这正是基层医疗标准化程度不高的痛点所在
3. 渐进式部署策略：从试点到推广，从简单功能到复杂应用，采用渐进式的部署策略，降低了医护人员的接受门槛
4. 持续优化机制：通过大量实际应用数据的反馈，不断优化算法模型，提高诊断准确性和实用性

其他值得关注的案例

数坤科技"数智基层3.0"解决方案：专注于影像AI在基层的应用，通过"云+端"的部署模式，降低了基层医疗机构的技术门槛和投入成本。该方案特别强调多模态医疗大模型的研发，业务覆盖全身影像智能诊断、超声精准筛查及基层医疗全流程管理。

联影"元智"医疗大模型：在2025中国国际医疗器械博览会上，联影推出的医疗垂域、多模态协同、自主进化的大模型展现了技术前沿水平，但其在基层的应用推广仍需进一步观察。

经验总结：成功的基层医疗AI项目往往具备以下特征：需求导向而非技术导向、渐进部署而非一蹴而就、持续优化而非一次性交付、注重培训而非仅提供工具。这些经验对后续项目具有重要参考价值。

四、破局之道：人机对齐与分级应用策略

AI辅助医生进行诊断决策

图3：人机协同的医疗决策模式——AI作为辅助工具而非替代者 (来源: Medical Device Network)

4.1 技术层面：从"能用"到"可信"

1. 建立医疗LLM评价标准体系

2025年医疗AI领域的一个重要里程碑是《大语言模型临床场景应用回顾性评价专家共识》的发布。这一共识首次系统建立了医疗LLM回顾性评价的完整框架，通过六个方面的建议解决了评估标准不统一、方法不科学、流程不规范等关键问题。

评价体系的六大核心维度：

• 准确性评估：诊断准确率、治疗建议合理性、医学知识正确性
• 安全性评估：潜在风险识别、不良事件预防、安全边界设定
• 可靠性评估：系统稳定性、一致性表现、鲁棒性测试
• 可解释性评估：决策透明度、推理过程可追溯性、专业解释能力
• 伦理性评估：公平性、隐私保护、责任归属
• 实用性评估：临床适用性、用户接受度、成本效益比

与此同时，《自然医学》发布的TRIPOD-LLM报告指南为医疗LLM研究的规范化报告提供了国际标准，这对提高研究质量和促进国际合作具有重要意义。

2. 多模态AI的精准协同

多模态AI技术正在成为解决"幻觉"问题的重要途径。通过整合文本、图像、音频、传感器数据等多种信息源，AI系统能够形成更全面、更准确的判断。

【技术突破：Google MedGemma系列模型】

Google在2025年I/O大会上推出的MedGemma系列模型代表了多模态医疗AI的最新进展：

• MedGemma-4B：轻量化多模态版本，专注于影像分类和基础诊断
• MedGemma-27B：深度文字推理版本，擅长复杂病例分析和自动化报告生成

这种差异化的模型设计策略为不同应用场景提供了针对性的解决方案，既保证了效果又控制了成本。

在国内，联影"元智"医疗大模型展现了多模态协同的强大能力。该系统能够同时处理医学影像、病历文本、检验数据等异构信息，通过智能体架构实现多模态信息的深度融合和协同分析。

3. 人机对齐机制的构建

人机对齐是确保医疗AI安全可靠的核心机制。这不仅是技术问题，更是医疗伦理和责任体系的重构。

"医疗AI必须以'人机对齐'为前提。我们必须清醒认识到，一次错误诊断可能直接危及生命，医疗AI应用必须追求'零失误'。"——中科院院士王江平

人机对齐的核心原则：

• AI辅助不替代：AI系统作为医生的智能助手，提供建议而非下达指令
• 医生保留决策权：最终的诊疗决策必须由具有资质的医生做出
• 透明可解释：AI的推理过程必须对医生透明，便于理解和验证
• 持续学习优化：通过医生反馈不断改进AI系统的表现

4.2 应用层面：分级部署策略

1. 三甲医院：前沿技术的试验田

三甲医院作为医疗体系的"塔尖"，拥有较强的技术实力和资金支持，是医疗AI前沿技术的理想试验场。在这一层级，AI的应用重点包括：

• 科研数据分析：利用AI进行大规模医学数据挖掘、临床试验数据分析、科研论文生成等
• 复杂病例辅助：疑难杂症的辅助诊断、罕见病识别、个性化治疗方案制定
• 多学科会诊支持：整合不同专科意见、提供综合性诊疗建议
• 精准医学应用：基因组学分析、个性化用药指导、靶向治疗方案优化

2. 基层医疗：标准化赋能的主战场

基层医疗是AI应用的主要战场，重点解决医疗资源不足和诊疗水平参差不齐的问题。应用重点包括：

• 标准化诊疗：常见病、多发病的规范化诊疗流程指导
• 初步筛查：疾病风险评估、健康体检异常指标提示
• 分级诊疗：患者分流建议、上级医院转诊指导
• 慢病管理：糖尿病、高血压等慢性病的持续监测和管理
• 健康教育：医学科普、用药指导、生活方式建议

3. 差异化模型选择策略

不同应用场景需要不同类型的AI模型。当前市场上主要存在两类选择：通用大模型和医疗垂直模型。

通用大模型的代表性表现：

• GPT-4系列：在医疗问答和诊断推理方面表现突出，但在专业医学知识方面存在局限
• DeepSeek-R1：在70%的临床案例中诊断正确，超越GPT-4的64%，展现出强大的推理能力
• GLM-4.5V：在多模态医疗应用中表现优异，特别是在影像分析方面

医疗垂直模型的优势：

• 专业知识更加深入和精准
• 针对特定医疗场景优化
• 更好的领域适应性和安全性
• 更容易获得医疗监管部门认可

4.3 制度层面：构建可持续生态

1. 明确法律责任框架

建立清晰的法律责任框架是医疗AI健康发展的重要保障。这需要在现有医疗法律体系基础上，针对AI参与的特殊情况制定专门规范。

责任分配原则：

• 开发者责任：确保算法安全性、数据质量、系统稳定性
• 部署者责任：合理选择AI系统、正确配置参数、提供必要培训
• 使用者责任：遵循操作规范、保持专业判断、承担最终决策责任
• 监管者责任：建立准入标准、实施有效监督、及时风险预警

国际经验方面，美国FDA的医疗AI认证体系、欧盟GDPR约束下的数据保护经验都值得借鉴。中国需要在学习国际经验的基础上，结合自身医疗体系特点，建立具有中国特色的医疗AI监管体系。

2. 医保支付机制创新

经济激励是推动医疗AI普及应用的重要杠杆。当前需要解决的核心问题是：如何为AI诊疗服务合理定价，建立可持续的商业模式。

支付机制创新方向：

• 按效果付费：根据AI系统的实际诊疗效果和质量改善程度确定费用
• 打包付费：将AI服务费用纳入诊疗项目整体费用中
• 分级定价：根据不同层级医疗机构和应用场景制定差异化价格
• 政府补贴：对基层医疗机构使用AI给予财政补贴支持

3. 数据治理与隐私保护

医疗数据是AI系统的"燃料"，但同时也是最敏感的个人隐私信息。建立完善的数据治理体系是医疗AI可持续发展的基础。

数据治理的核心要素：

• 安全标准：制定统一的医疗数据安全标准和技术规范
• 共享机制：建立跨机构、跨地区的数据共享机制，打破数据孤岛
• 隐私保护：采用联邦学习、差分隐私等技术保护患者隐私
• 质量控制：建立数据质量评估和持续改进机制
• 合规监管：确保数据使用符合相关法律法规要求

五、未来展望：从"技术工具"到"医疗基础设施"

5.1 短期展望（1-2年，2025-2026）：基础设施建设期

未来1-2年是医疗AI发展的关键窗口期，主要任务是完善基础设施、规范标准体系、扩大应用范围。

重点发展方向：

• 低风险场景优先：重点发展辅助诊断、病历生成、报告撰写等相对低风险的应用场景
• 标准体系完善：建立完善的技术标准、安全规范、评价体系
• 试点扩大：在更多基层医疗机构开展AI应用试点，积累实践经验
• 人才培养：加强医疗AI复合型人才培养，提高医护人员AI应用能力

特别值得关注的是，国家卫健委提出的"2025年底全国90%以上县域建成紧密型医共体"目标为AI技术在基层的规模化应用提供了重要机遇。医共体的建设有利于统一技术标准、共享数据资源、降低部署成本。

5.2 中期展望（3-5年，2027-2029）：规模化应用期

中期阶段，医疗AI将从试点示范转向规模化应用，技术成熟度和应用深度都将显著提升。

预期发展成果：

• 决策参与深化：AI在临床决策中的参与度和影响力显著增加
• 商业模式成熟：形成可持续的商业模式和清晰的盈利路径
• 技术标准化：多模态医疗AI成为三甲医院的标准配置
• 基层普及加速：基层医疗AI覆盖率大幅提升，服务能力显著增强
• 工作流深度融合：AI工具与医生工作流程实现深度整合

5.3 长期展望（5-10年，2030-2034）：基础设施化时代

长期来看，AI将成为医疗体系不可或缺的基础设施，深刻改变医疗服务的提供方式和医患关系。

变革性影响：

• 基础设施化：AI成为如"水电煤"般的医疗基础设施，无处不在
• 精准医疗实现：基于大数据和AI的个性化医疗成为现实
• 医生角色转变：从"诊疗者"向"健康管理者"和"医疗协调者"转变
• 服务边界扩展：远程医疗覆盖偏远地区，医疗服务可及性大幅提升
• 个人健康管理：终身健康AI助手普及，实现全生命周期健康管理
• 资源配置优化：医疗资源配置更加公平合理

【未来场景设想：2030年的一次AI辅助诊疗】

患者李先生感到胸闷，通过智能手环监测到心率异常。个人健康AI助手立即分析历史数据，建议就近到县医院检查。

到达医院后，AI预诊系统已根据症状和监测数据生成初步评估报告。医生王大夫查看AI建议，结合体格检查，确认需要进一步检查。

影像检查结果实时传输给AI系统和上级医院专家。多模态AI系统综合分析影像、检验、症状等信息，给出诊断建议和治疗方案。专家通过远程会诊确认诊断。

整个过程中，AI不仅提高了诊断效率和准确性，还实现了医疗资源的优化配置，让县级医院也能享受到专家级的诊疗服务。

六、结语：理性拥抱AI医疗时代

站在2025年的时间节点回望医疗AI的发展历程，我们既看到了技术突破带来的巨大希望，也深刻体会到现实落地的重重挑战。从288个医疗大模型的技术狂欢，到基层落地的步履维艰；从GPT-4诊断能力的惊艳表现，到"幻觉"问题的安全隐患，医疗AI正处在一个关键的发展节点。

技术进步的车轮滚滚向前，但我们必须保持理性的思考。医疗的本质始终是"以人为本"，AI技术再先进，也只是人类医生的工具和助手，而不是替代者。医学不仅是科学，更是艺术；不仅需要精确的诊断，更需要人文的关怀。这些人性化的温度，是任何技术都无法取代的。

"技术可以让医疗更精准、更高效，但不能让医疗失去温度。我们在拥抱AI的同时，必须坚持医学人文精神的传承。"——中国工程院院士、著名心血管专家胡盛寿

解决医疗AI的双重困境需要系统性的思考和长期的努力。在技术层面，我们需要持续攻克"幻觉"问题，提高AI系统的可靠性和安全性；在应用层面，我们需要因地制宜，分级部署，让AI技术真正服务于医疗需求；在制度层面，我们需要完善法律框架，创新支付机制，构建可持续的发展生态。

更重要的是，这一过程需要多方的协同努力：

• 技术开发者应当坚持以临床需求为导向，以安全可靠为底线
• 医疗机构应当积极拥抱新技术，同时保持专业判断的独立性
• 监管部门应当在鼓励创新与保障安全之间找到平衡点
• 医护人员应当主动学习新技术，提升数字化诊疗能力
• 患者和公众应当理性看待AI技术，既不过度恐惧也不盲目迷信

中国医疗智能化的破局之道不会一帆风顺，但我们有理由保持乐观。中国拥有庞大的医疗需求市场、丰富的医疗数据资源、活跃的技术创新环境，这些都为医疗AI的发展提供了独特优势。关键是要把握好发展的节奏和方向，在技术创新与伦理责任之间、在效率提升与安全保障之间、在商业利益与社会效益之间找到最佳平衡点。

未来的医疗不是医生与AI的对立，而是人机协同的和谐统一。在这个过程中，AI将使医疗变得更加精准和高效，而医生将有更多精力专注于患者关怀和医患沟通。这样的未来值得我们共同期待，也需要我们共同努力。

让我们在理性中拥抱变化，在创新中坚守初心，共同推动中国医疗AI走向更加成熟和可持续的发展道路。

【作者简介】本文作者长期关注医疗AI领域发展，具备医疗健康和人工智能双重背景。文中观点仅代表个人学术观点，不构成投资建议。