今年两会期间，DeepSeek被多次提及，在医疗健康领域，人工智能是否会取代医生、人工智能如何赋能医疗健康、以及如何看待人工智能对医疗健康的影响等话题，成为了讨论的焦点，多位代表委员就此发表了看法。

全国人大代表、中国工程院院士张伯礼表示，人的生命是宝贵的，不能轻易地用一个机器下定方案。AI对医学有很好的促进作用，它可以帮助我们做辅助判断、开拓我们的思路、为我们提供一些参考和借鉴，但在医学决策、临床诊治以及治疗方案等方面还是得依靠人。

张伯礼建议，以AI技术赋能医药工业高质量发展。他认为，以Deepseek为代表的深度推理人工智能模型，将赋能医药工业，为制药企业带来从研发、生产、流通和终端消费全链条的质量提升。通过与上游供应商和下游用户的相关系统对接，制药企业可以合理高效地利用大健康数据、医疗大数据，制定更有针对性的研发方向和市场战略。

为此，他提出几点建议：

首先，精心布局医药工业智能化战略规划与标准体系，制定涵盖医药工业智能化未来5～10年发展的战略规划，组建“医药AI产业促进联合工作组”，定期召开联席会议，共同商讨解决 AI 技术在医药产业应用过程中的政策衔接、标准统一、监管协同等问题；

其次，设立人工智能医药科技重大专项，支持智能制药关键技术与装备研发，提升我国医药科技的国际竞争力；

最后，实施成果转化激励政策，加速人工智能医药科技成果从实验室到生产线的转化进程，从而推动相关产业高质量发展。

全国政协委员、北京大学肿瘤医院大外科主任、胃肠肿瘤中心主任季加孚认为，目前AI医生还难以替代人类医生，但是它可以帮助医生解决一些很繁杂的、重复性的工作，包括数据统计、病人筛查筛选等。很早以前北京大学肿瘤医院就已经在使用人工智能技术了，目前已经能够通过人工智能来筛查部分肿瘤，比如筛查颈部的甲状腺结节，到底是良性还是恶性的，然后再根据它的严重程度，分流给不同的医生诊治。在临床研究过程中，他们还通过人工智能来招募患者、筛选患者、建立研究档案等。此外，医生和患者可以在很轻松的氛围里深入沟通，人工智能则在一边抓取并记录了和患者疾病相关的重要数据，极大地提高了诊疗效率。季加孚也提到，当前人工智能还面临隐私保护、伦理等问题，这些问题还需要更深入地研究与讨论，并需要通过制定相关法律法规和准则加以规范，从而确保人工智能更好地服务各行各业。

全国政协委员、河南省医学科学院院长、北京同仁医院眼科中心主任王宁利向媒体表示，他和他的团队已经利用人工智能打造眼科大模型，并取得了意想不到的效果。多年来，王宁利一直在呼吁将眼病筛查纳入我国慢性病管理范畴，ChatGPT发布后，王宁利和他的团队希望有一款大模型，可以帮助眼科医生诊疗。他们从前年开始打造眼科的人工智能大模型。研究中，通过“眼底一张照”，不仅眼病早知道，而且全身的代谢相关疾病也能早知道，“能够诊断发现糖尿病、高血压、动脉硬化、脑部占位性病变等30多种疾病。“人工智能的研发给了我们一个巨大的兴奋点，也让我们越来越坚定信心，把这件事做下去！”

全国政协委员、广东省人民医院肿瘤医院院长周清认为，人工智能的优势在于短时间内快速整合各方面信息，再利用算法给出决策，有时甚至可以给出医生没有想到的信息，“但是，我们和人工智能不是互斥的。相反，它是我们很好的工具。” 周清表示，看病的过程中，需要为病人提供很多个性化的医疗服务，这个是AI所不能给的。

全国政协委员、浙江大学医学院附属第一医院总部麻醉科主任方向明希望，未来AI可以模拟情景，深入浅出地告诉病人：第二天要麻醉，为什么前一天晚上不能吃饭；做了心脏支架后，为什么要等3个月才可以做脑部的手术。同时，方向明也希望用数字孪生技术来缓解医生工作中的负担。

全国政协委员、首都医科大学附属北京中医医院院长刘清泉表示，人工智能对医疗行业是一个重要机遇，它会改变医学生的培养、学科的分类，甚至是医院的就诊流程等。

全国政协委员、复旦大学上海医学院副院长朱同玉认为，AI 对医疗的影响是全方位、全流程的，从疾病的预防、诊断到治疗、康复，都有着巨大的促进甚至颠覆性作用。在科研上，它助力医学研究更迅速、精准；对于患者，可以更加可及地获取医学知识 。他建议，从个人层面出发，为每位患者建立智能化的健康档案。未来，AI可以通过具体的健康数据，推荐一些精准的治疗方案，为每个人服务。

全国政协委员、中国工程院院士、北京大学医学部主任乔杰说，人工智能对于工作质量的提升，尤其是均质化的质量的提升会有不小的帮助，但是，不同行业会有所不同，医疗行业需要在人工智能前期获取数据时付出更多。

全国政协委员、首都医科大学附属北京朝阳医院院长李海潮说，在AI辅助决策过程中，医生的水平越高，越能把AI的优势发挥得好，反之，医生的水平越差，AI可能带来的风险也更大。

全国政协委员、中国心胸血管麻醉学会常务副会长敖虎山表示，垂类大模型还有很长的路要走。目前，医学AI数据孤岛严峻，企业很难拿到医疗数据，训练垂类模型面临巨大挑战，医院自己很难单独完成研发，更不用提数据质量问题，需要统筹采集数据，解决向企业开放的问题。

全国政协委员、北京大学第一医院密云医院院长王广发表示，医学是一个比较特殊的行业，它永远在创新，这种自主创新能力目前的人工智能是不具备的，而是靠人来完成的，机器仍然只能是机器。对大模型前期获取数据的质量，王广发也表示担忧，他提到，如果前期获取的数据是错误的，那么随之做出的决策也会是错误的，而网络上的信息“泥沙俱下”，如果这些数据不加分辨就被采纳进来，风险就会比较大。作为工具，人工智能可以帮助医生高效完成很多高的水平的工作，但也要注意目前人工智能在临床应用上可能存在法律风险。

全国人大代表、北京大学第三医院骨科主任医师刘忠军表示，随着技术的不断进步，AI在医疗行业的应用将越来越多、发挥的作用也会越来越大，但医疗和其他行业相比具有特殊性，“我们面对的是生命、是病人，容错率极低。即便数据上仅有万分之一的错误，放在每一个个体患者身上，都是难以承受的沉重负担。”刘忠军认为，将AI嵌入医疗诊疗流程、推动AI技术面向患者，必须谨慎而行，一步一个脚印，每一步都要更扎实、更慎重。只有当技术相对成熟，经过了无数次试验验证，其准确率确实有保障时，才能将其投入实际使用。“而且，在未来很长一段时间内，仍需专业医生进行把关。在推广之前，还需进行积极深入的探讨，以确保数据安全。” 他强调，AI技术的终极目标并非替代医生，而是通过释放医生的机械性劳动，使其能够更专注于与患者的深度沟通和人文关怀。每一次技术迭代都应以临床价值为衡量标准、以患者安全为底线。

全国政协委员、农工党广东省委会副主委、广东省人民医院惠福分院（肿瘤医院）院长周清认为，人工智能跟医生不是取代的关系，而是医生的一个很好的工具，它能迅速整合大量的信息，但无论对医生还是患者而言，在相当长的时间里，人工智能是不可能取代精准医疗服务的。 

全国人大代表、衢州市中医医院副院长陈玮表示，人工智能在医疗领域的应用虽然前景广阔，但在实际落地过程中面临诸多技术、伦理、法律和社会层面的挑战。对此，她建议，完善法律与伦理框架，明确责任划分和监管路径；优化数据保护新路径，制定医学影像采集、存储、标注、共享标准，建设数据集；打响核心技术攻坚战，推动人工智能在影像识别、辅助诊断等前沿学科的交叉融合；加大扶持力度，畅通审批渠道，加快市场主体培育；健全人才引育全链条，明确人才培养目标，优化课程体系，深化育人机制。

全国人大代表、好医生集团董事长耿福能认为，AI不是替代医生，而是让村医拥有三甲医院的“眼睛”。基层医疗设备匮乏与人才断层，导致“小病拖大、大病误诊”。2023年，好医生云医疗平台通过AI辅助诊断，从基层血检数据中筛查出7例早期白血病患儿。耿福能表示，未来将继续引入现代科技的成果，比如DeepSeek大模型，让乡村医生可以用、会使用，进一步提升基层医疗服务水平。在中医药研发领域，耿福能表示，AI不是要替代中医的“望闻问切”，而是让千年智慧“开口说话”。“我们过去是看病，大模型出现后，未来就可以‘算病’了。过去中医说治未病，实际上是通过面诊等方式大概判断会发生的病变，现在大模型病种集中的数据多了以后，它就可能推演出来以便于提前干预。”

全国人大代表、步长制药副董事长赵菁表示，DeepSeek等大模型的发展从某种意义上来看，确实推动了中医药与AI的融合进入爆发临界点，在中医药领域中，多个场景都将会首先与AI进行融合，这些场景包括但不限于智能诊断、远程医疗、个性化治疗以及改造和完善中医药的智能温控、湿度调节系统等生产环节。今年两会赵菁也带来了《关于利用AI赋能中医药传承创新，构建"智能+科技"中医药发展新格局的议案》，具体包括：建立明确的中医药数据标准；推动数据共享；制定融合发展战略，推动AI技术与中医药、现代医学等学科深度融合；利用AI技术开发和推广中医药进行现代化研究项目；将AI技术与中医药生产环节相融合，不断改造和完善中药制造方法，创造“生产装备智能化、制药过程连续化、资源利用集约化、绿色制造工程化”的数智化制造技术模式等。

全国人大代表、松下家电（中国）有限公司康养事业销售总监刘廷向媒体表示，人工智能赋能康养产业大有可为。他介绍，在调研中，一些养老机构提出希望引进陪伴机器人或陪伴机器狗。“随着AI算法的持续升级，其在智慧养老行业中的应用会展现出更加显著的技术突破，尤其对诸如防跌倒监测仪等产品的准确性，解决误报误判等核心痛点问题将发挥重要作用。再比如陪伴机器狗，它有跟随模式，可以随时定位老人的位置，在陪伴、对话、运送物品、紧急情况处理等方面展现出了广泛的应用前景。”

全国人大代表、中兴通讯股份有限公司高级副总裁苗伟指出，人工智能在医疗领域有着无限可能。他提出，要推进人工智能技术在卫生技术评估领域的应用。基于最新的人工智能技术，推动自然语言处理和深度学习算法在卫生技术评估中的应用，统一医疗数据标准，构建国家级数据平台，协助建立卫生技术评估标准化管理流程，为医疗决策和政策制定提供科学、综合的支持。

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