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王仕銳對話凱文·凱利:醫療AGI將幫助人類壽命突破120歲

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未來醫生所代表的,不只是一個AI醫療應用,而是一種醫療范式進化的全新可能。

據IPO早知道消息,凱文·凱利近期與未來醫生 CEO 王仕銳進行了一場關于未來醫療的對話。討論從 AI 醫療出發,但真正指向的,是一個更大的問題:當醫療體系正在被 AI 重構,人類的壽命是否有機會突破 120 歲?

凱文·凱利認為生命系統太復雜,延壽的進展會非常緩慢。“也許人類最終能活到120歲,但在我們這代人的有生之年,應該是看不到的。”

首創快慢雙系統、規模化復制頂級醫生能力

作為第一個提出快慢雙系統的 AI 醫療一線創業者,王仕銳的判斷則更為樂觀,“我覺得下一代,20后、30后,非常有機會突破120”。在互聯網醫療領域和 AI 醫療領域深耕十余載,醫學博士出身的他對醫療 AI 有著超乎常人的前瞻性和判斷力,率先提出醫療 AGI 這一概念,表示“如果醫療 AGI 實現關鍵突破,人類壽命邁向 120 歲甚至更高區間的進程,將被顯著加速。決定死亡的因素主要有三個,意外、衰老與疾病。意外正隨著社會發展不斷減少,衰老暫時還難以被根本逆轉,而疾病,恰恰是今天最有可能被 AI 系統性改變的部分。如果我們能用‘醫療AGI’消除疾病帶來的死亡,按照端粒酶的自然規律,人類完全有機會提前觸達120歲。而這正是未來醫生正在努力突破的核心方向。”

在王仕銳看來,未來醫生并不是在做一個普通的醫療AI產品,而是在回答兩個更大的問題:如何讓最好的醫療能力被復制;如何讓醫學知識本身更新得更快。前者關乎現當下,后者關乎未來。他引用北宋著名思想家張載的橫渠四句將這兩件事分別定義為“繼絕學”與“開太平”。二者疊加在一起,構成了醫療 AGI 真正的意義。

所謂“繼絕學”,解決的是優質醫療能力的復制問題。未來醫生認為,健康管理無法釋放AI技術的全部價值,真正影響患者結果的,不是一次解釋、一份建議,而是在關鍵時刻能否給出正確的診斷判斷、治療方案和后續康復路徑。通過 AI 無限復制頂級醫生的決策能力,才是構建更好醫療世界的基礎。因此,未來醫生從一開始就堅定地選擇了“嚴肅診療”方向,聚焦 “醫療決策價值”,致力于給到患者精準的診斷建議和最佳治療方案,并直接對治療效果負責。


憑借多年深耕醫療領域的資源優勢,未來醫生平臺聚集了來自全國A++++級別醫院(如解放軍總醫院、北京協和、華西、上海瑞金、復旦華山等)的專家團隊,獨家簽約50+中華醫學會主委級和中國醫師協會會長級專家,并與這些頂級臨床專家長期合作共研,獨家打造專家AI智能體,共同創造人機協作的診療服務新模式。目前未來醫生已上線了50余名醫的智能體,超50萬簽約的執業醫生在線,并在此基礎上,打造了人機協同的“分診體系”:AI初篩與結構化問診、多學科會診(MDT)介入、專科智能匹配、權威專家復核與決策。整個流程層層遞進,確保每一個診療需求都能得到精準處理,每一份醫囑都必須有真人醫生簽字。


這種用 AI 放大醫生能力,提升優質醫療資源運轉效率的人機協作模式,與凱文·凱利在《2049》一書中對未來醫療的預測如出一轍。他認為,“目前在診斷甚至治療上,最好的模式就是人與 AI 搭檔協作。AI 讀遍了所有資料,知識淵博。但人類更擅長推理、邏輯、判斷、直覺,以及在實踐中學習。現在最需要的就是把兩者結合起來,未來醫生的‘AI+人’,是一個非常棒的模式。”

率先提出醫療AGI、創造全新醫學進化范式

如果說“繼絕學”解決的是如何規模化復制當下最頂級的醫療能力,那么“開太平”則指向一個更大的未來:醫療 AGI 不只是復現已有答案,而是能夠創造全新的醫學知識。

對于未來醫生而言,這才是醫療 AI 真正的星辰大海。醫學進步過去高度依賴專家經驗積累、病例觀察、臨床試驗,指南更新通常需要 3-5 年。而醫療 AGI 意味著 AI 能夠更深入地參與患者入組、數據收集、假設提出、療效歸納和真實世界驗證,推動原本數年才能完成一次更新的臨床知識體系,進入季度級甚至更高頻率的演化節奏。屆時,AI 改變的就不只是一個診療環節,而是醫學知識的生產方式本身。在醫療 AGI 的幫助下,人類對于疾病的認知和治療的方法會以百倍的速度進化,對于身體的了解,臨床能力的提升,也會達到空前的程度。


凱文·凱利對這一模式給予了充分肯定。他表示,醫學靠人類自己,已經差不多接近瓶頸。我們需要這些更擅長處理海量數據的 “第二大腦”,才能繼續前進。我們把這些 “第二大腦” 部署到醫療系統的每一個環節,這就是真正的革命。“而未來醫生,正處在這場革命(醫學范式進化)的中心。”

回到這場對話的起點,我們究竟能不能活到120 歲,或許仍是無法斷言的未來命題,但未來醫生正在做的事情,已經讓這個命題不再是虛無縹緲的想象。一方面它正通過嚴肅診療復制最好醫生的診療能力,讓優質醫療服務真正走向普惠;另一方面,又在嘗試推動 AI 向更高層級的醫療 AGI 演化,讓醫學知識本身進入更快更新、更強迭代的新階段。

當這兩條路徑合在一起,未來醫生所代表的,就不再只是一個 AI 醫療應用,而是一種醫療范式進化的全新可能。

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