高考成績放榜的次日，林女士家里的餐桌上，攤著第三張被涂改多次的志愿草稿。兒子小陳考了624分，全省排名6000出頭。若是三年前，這幾乎是一份標準的“臨床5+3本碩連讀”入場券——爺爺是退休內(nèi)科醫(yī)生，父親是藥師，家族的共識向來一致：學醫(yī)。

但這一次，小陳猶豫了。

他刷到過那條熱搜：“AI識別肺結(jié)節(jié)準確率超資深主治”；也聽過同學間的調(diào)侃，“規(guī)培十二年，出來已中年”。餐桌上的沉默持續(xù)了半分鐘，爺爺摘下老花鏡，打破了寂靜：“AI能替你在診斷報告上簽字嗎？”

（網(wǎng)絡圖）

這個問題，在這個夏天，正回蕩在無數(shù)面臨醫(yī)學志愿選擇的家庭中。它不僅關乎一個考生的選擇，更關乎在技術巨變的拐點上，如何理解“醫(yī)生”二字的重量。

影像科變局：AI篩片，醫(yī)生決策

早晨8點，福建醫(yī)科大學附屬協(xié)和醫(yī)院影像科的AI輔助診斷系統(tǒng)與CT機同步“上崗”，幾秒鐘內(nèi)“撈”出全部可疑病灶，自動比對歷次影像，病灶變化一目了然。借助AI，一份初步評估報告的出具時間被壓縮至5分鐘左右。

若列一張“AI替代風險表”，醫(yī)學影像學和病理學無疑排在前列。根據(jù)國家衛(wèi)健委等部門2025年底發(fā)布的《關于促進和規(guī)范“人工智能+醫(yī)療衛(wèi)生”應用發(fā)展的實施意見》，到2030年，二級以上醫(yī)院將普遍開展醫(yī)學影像智能輔助診斷。這意味著，AI將大規(guī)模承接重復性的讀片、篩片工作。

但技術的邊界依然清晰。福建醫(yī)科大學智能醫(yī)學工程系主任李小波告訴記者，目前可利用AI分析影像的成熟軟件，主要集中在肺結(jié)節(jié)和乳腺結(jié)節(jié)兩大類。即便是這兩類，AI的定位依然是“輔助”，最終的報告必須由有資質(zhì)的醫(yī)生審核簽字。

▲醫(yī)生和技師為放療病人做治療前的準備

更關鍵的是，AI也會犯錯。福建協(xié)和醫(yī)院影像科副主任醫(yī)師林霖說：“AI診斷存在假陽性和假陰性，它沒有臨床思維，因此，判斷病灶良惡性、決定隨訪還是手術、組織多學科會診等工作，依然要依靠醫(yī)生。”

在他看來，影像診斷的核心競爭力從未改變，那是結(jié)合臨床病史、實驗室檢查、家族史進行的綜合推導，而這些，是AI十年內(nèi)都難以突破的壁壘。

“考生如果選擇影像或病理，心態(tài)要變：未來的核心競爭力不再是‘看得快’，而是‘判得準’。”林霖總結(jié)道。

▲林霖醫(yī)生在基層帶教

手術刀與聽診器：AI越不過的“人”墻

相比影像科，外科和內(nèi)科的“抗AI性”更為直觀。一臺進口手術機器人售價高達1600萬至1800萬元，國產(chǎn)設備也需1200萬至1400萬元，單次手術耗材費用3萬至6萬元。但再精密的機械臂，也需要主刀醫(yī)生在術中突發(fā)狀況下做出經(jīng)驗性決斷。

內(nèi)科同樣如此。今年6月，《自然》雜志報道了德國海德堡大學醫(yī)院的MIRA和谷歌的AMIE兩款醫(yī)療AI模型，它們在標準化測試中的診斷準確率達87.8%，甚至超過部分人類醫(yī)生。但研究者反復強調(diào)，這些模型目前僅適用于相對規(guī)范的病例。

“面對復雜的共病、罕見病以及多學科交叉的疑難狀況，人類醫(yī)生的整合決策能力無可替代。”一位三甲醫(yī)院心內(nèi)科主任醫(yī)師向記者透露，“AI給出的往往是統(tǒng)計學概率，而醫(yī)生面對的是一個個具體的、充滿變數(shù)的生命。這種基于不確定性的決策藝術，短期內(nèi)不可能被算法復制。”

而在精神科、兒科、老年醫(yī)學及安寧療護領域，AI的“短板”更加明顯。共情能力、醫(yī)患信任構(gòu)建、心理疏導與倫理抉擇——這些醫(yī)學最核心的“人文操作系統(tǒng)”，恰恰是代碼無法習得的能力。

“醫(yī)學的溫度，在于傾聽那些無法被數(shù)據(jù)化的沉默。”福州市第一總醫(yī)院安寧療護科主任唐晶晶說，“AI能解讀檢查報告，卻無法解讀病床前的那一聲嘆息。”

▲安寧療護科醫(yī)護人員為患兒慶生

醫(yī)學生的“新必修課”：醫(yī)學+AI

近日，福建省政府印發(fā)的《“十五五”數(shù)字福建規(guī)劃》提出，全面實施“人工智能+”醫(yī)療行動，推動人工智能在輔助診療、健康管理、醫(yī)保服務等場景的應用，創(chuàng)新構(gòu)建“人機協(xié)同”醫(yī)療服務范式。因此，即便短期內(nèi)醫(yī)學崗位不會被AI取代，當代醫(yī)學生也必須主動擁抱AI、適應數(shù)智化醫(yī)療新趨勢。

值得注意的是，AI并未壓縮醫(yī)學崗位總量，而是重塑了整體崗位結(jié)構(gòu)。隨著AI工具的普及，數(shù)據(jù)標注、模型驗證、人機協(xié)作流程設計等新興崗位正在涌現(xiàn)。這也倒逼醫(yī)學教育加速調(diào)整人才培養(yǎng)方向。

據(jù)了解，福建省內(nèi)多所醫(yī)學院校已開設智能醫(yī)學工程專業(yè)，課程體系覆蓋數(shù)學分析、大學物理、計算機編程、大數(shù)據(jù)處理與解剖學、生理學等醫(yī)學基礎課，旨在培養(yǎng)兼具醫(yī)學素養(yǎng)與編程能力的復合型人才。

除了新增特色專業(yè)，現(xiàn)有課程也在全面植入AI基因。2025年起，福建醫(yī)科大學將《智能醫(yī)學工程導論》列為全校“5+3”一體化臨床醫(yī)學專業(yè)的必修課，覆蓋四年級在讀學生，教學內(nèi)容涉及大數(shù)據(jù)、智能穿戴等前沿領域。

“哪怕未來從事臨床工作，也必須掌握醫(yī)工交叉的科研思維。”福醫(yī)大智能醫(yī)學工程系主任李小波表示。這種改革暗含了國際趨勢：美國醫(yī)學教育的主流模式，正是先讓學生在本科階段攻讀數(shù)學、物理或計算機等非醫(yī)學專業(yè)，再進入醫(yī)學院深造。“醫(yī)學研究需要極強的數(shù)理邏輯，AI時代讓這種跨學科背景愈發(fā)珍貴。”

（網(wǎng)絡圖）

志愿填報指南：尋找AI時代的“護城河”

站在2026年的時間節(jié)點，有志學醫(yī)的考生該如何填報志愿？依據(jù)行業(yè)“抗AI屬性”，結(jié)合多方采訪，我們梳理出以下路徑：

一、長學制臨床醫(yī)學等

八年制本碩博連讀依然是公認的“黃金賽道”。盡管三甲醫(yī)院入職門檻已普遍提升至博士，規(guī)培周期長、競爭激烈，但從業(yè)者手握執(zhí)業(yè)醫(yī)師獨立簽字權(quán)，職業(yè)發(fā)展上限更高，適合家庭能承受長期投入、對醫(yī)生職業(yè)有深刻認同感的考生。

二、口腔、眼科學類專業(yè)

這類專業(yè)是AI最難攻克的“堡壘”。雖然牙冠形態(tài)的設計、糖網(wǎng)篩查等可以依托AI，但手術操作都是在毫米級的狹小空間內(nèi)操作，AI難以“下手”，好比讓AI去修表，環(huán)境太復雜，容錯率太低，屬于“技術壁壘極高+市場化程度極高”的雙保險專業(yè)。

三、緊缺單列專業(yè)

麻醉學、兒科學等專業(yè)本科就業(yè)率相對較高，且受AI沖擊較小。正如一位麻醉醫(yī)生所言：“AI很難替代‘病人血壓驟降時，30秒內(nèi)快速處置’這種極高壓場景下的臨場決斷能力。”

四、轉(zhuǎn)型中的技術類專業(yè)

醫(yī)學影像技術、醫(yī)學檢驗等傳統(tǒng)崗位雖的確受到AI擠壓，但若向智能影像、分子診斷、基因檢測等前沿方向方向轉(zhuǎn)型升級后，反而能踩中AI紅利。尤其是智能影像復合型人才，既懂醫(yī)學又通算法，是醫(yī)療企業(yè)的核心緊缺人才。

報考時需注意名稱——“醫(yī)學影像學”（臨床類，培養(yǎng)具備診斷資質(zhì)的臨床醫(yī)生）與“醫(yī)學影像技術”（技術類，培養(yǎng)設備操作技術人才）雖一字之差，職業(yè)發(fā)展方向卻截然不同。

五、務實之選：康復、護理與公衛(wèi)

康復治療學、護理學等精準對接老齡化社會的剛性需求；預防醫(yī)學則通往疾控中心、衛(wèi)健委等事業(yè)單位編制崗位，工作強度總體低于臨床一線崗位。

“未來醫(yī)生的核心競爭力，正從‘知識儲備’向‘AI無法替代的人文素養(yǎng)與整合能力’遷移。”李小波認為，學生們需要培養(yǎng)臨床決策與批判性思維，具備理解數(shù)據(jù)科學的基礎邏輯，更要具備對接臨床真實場景的綜合能力。“當你畢業(yè)時，這些就是你的護城河。”

聽完爺爺關于“簽字權(quán)”的發(fā)問，小陳最終在志愿表的第一欄填報了“臨床醫(yī)學（八年制）”。同時，他為自己的求學生涯立下了新的目標：不僅要拿到那支簽字的筆，更要磨煉出AI寫不出的處方思維。

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福建衛(wèi)生報全媒體記者：陳坤

策劃：黃波、劉碧華

編輯：小楓

審核：黃美輝、陳靜