医疗信息化快速推进的当下，如何平衡技术应用与人才培养成为医疗机构面临的重要课题；日前，国家传染病医学中心主任张文宏在香港高山书院十周年论坛上的发言，引发了业界对此问题的深入思考。 张文宏明确表示——在其所在医院——他坚决反对将AI系统引入病历管理体系。这一立场源于他对医学教育规律的深刻认识。他指出，当前年轻医生的成长遵循明确的阶梯式路径：从实习医生到住院医生，再到主治医生等更高层级。这个过程中，医生需要通过大量临床实践，逐步积累诊断经验，学会识别疾病的各种表现形式，掌握鉴别诊断的方法。 张文宏强调，如果过早将AI引入病历系统，年轻医生将被剥夺这个必要的学习过程。他们可能会直接依赖AI给出的诊断结论，而不是通过系统的临床训练来建立自己的诊断思维。这样的后果是严重的：年轻医生缺乏对疾病的深层理解，无法判断AI结论的正确性，容易被错误信息误导，最终影响诊疗质量和患者安全。 ，张文宏并非全盘否定AI在医疗中的应用。他坦言自己也会使用AI工具。由于接诊患者数量庞大且病情复杂，在需要快速处理大量病例时，他会让AI"先看一遍"，但随后会进行独立判断。他表示，凭借多年的临床经验，他能够迅速识别出AI分析中的错误之处。这正是他要强调的核心观点：是否会被AI误导，根本上取决于医生自身的专业能力是否超越AI。 当前，医疗信息化建设正在加速推进。自去年年初以来，不少医院开始将大语言模型等先进技术引入院内系统，用于辅助医生调取资料、整理病历、进行初步的病情分析和诊断建议。这些医院引入的模型经过了针对医疗场景的专门训练，在信息安全保护和数据质量控制上都有相应的设置。这种做法代表了当前医疗机构拥抱技术进步的态度。 然而，张文宏的观点提醒我们，技术应用必须与人才培养的实际需求相适应。医学是一门实践性很强的学科，医生的成长需要在真实的临床环境中积累经验。过度依赖技术辅助，可能会削弱年轻医生的临床思维能力和独立判断能力。这是一个需要在医疗改革中认真对待的问题。 从长远看，AI在医疗领域的应用前景广阔，但其应用策略需要因人而异、因阶段而异。对于经验丰富的医生，AI可以成为有力的辅助工具，提高工作效率；对于正在成长阶段的年轻医生，过早接触AI辅助诊断系统可能弊大于利。这要求医疗机构在推进信息化建设时，既要充分利用技术进步的优势，也要保护和完善传统的临床教育体系，确保新一代医生具备扎实的专业基础和独立的临床判断能力。
在全球医疗智能化浪潮中，张文宏的观点犹如一剂清醒剂。"机器赋能"与"人力传承"的辩论本质是对医疗本质的再思考——任何技术进步都应服务于人的成长；如何在效率与质量、创新与传承之间找到平衡点，将考验中国医疗界的智慧。（全文共计830字）