人工智能在疾病诊断领域正迅速缩小甚至超越人类医生的差距。2026 年的一项研究发现，OpenAI 的 o1 模型在复杂病例诊断上的准确率达 78%，且在急诊情境下表现优于经验丰富的医生。同样，ChatGPT 在独立诊断复杂病情时也展现了卓越能力。然而，医疗工作的核心不仅在于确诊，更在于制定治疗方案。 确诊只是医生职责的一半，另一半是基于患者具体情况的管理决策。医生依靠多年积累形成的“疾病脚本”进行快速模式识别，这与人工智能基于海量文本学习预测下一词项的机制相似。因此，AI 擅长将症状归类并得出结论。但在确诊之后，面对多种合理的治疗选项，如何取舍则完全不同。 医疗管理的艺术在于权衡与优先级排序，这往往取决于“视情况而定”。以两名同患早期前列腺癌的 68 岁男性为例，虽然医学统计数据表明无论手术还是密切观察，其生存率差异不大，但具体决策需结合患者个人状况。对于另一位身体健康但焦虑的患者，主动治疗可能是更优解；而对于一位同时患有严重心脏病、无法承受手术风险的患者，密切观察则是更佳选择。 AI 可以提供统计数据，但无法理解患者的价值观、生活背景或对风险的独特感受。在充满不确定性的临床环境中，医生能够与患者进行坦诚沟通，共同评估风险，并根据患者的实际经历调整建议。这种基于同理心和对不确定性共同面对的能力，是目前人工智能尚无法复制的。因此，AI 虽能辅助诊断，但在制定个性化治疗方案及处理复杂不确定性时，人类医生的角色依然不可替代。