薛万国：AI尚不能颠覆医疗，但却可能颠覆医疗软件

来源：HIT专家网 作者：薛万国

在过去的2025年，HIT行业的热点非AI大模型莫属。年初DeepSeek的推出，彻底点燃了已在酝酿中的大模型应用热情。医院和HIT厂商快速行动，纷纷加入到大模型在医疗应用的尝试之中。一年来，大模型在辅助诊疗、病历生成、病历质控、患者预问诊、报告解读等方面的应用场景持续涌现，其能力得到了初步的展现。总体来看，这些场景大部分还处于试点应用阶段，大模型的能力边界还需要进一步触探，成熟应用还有待时日。从现有能力表现看，在严谨的辅助诊断和治疗场景，大模型的准确性、与生俱来的幻觉等问题需要进一步优化改进，在辅助医生应用方面依然存在不确定性。在诊疗决策中，与人类医生相比，大模型不具有对患者的经济、社会条件以及个性化因素的综合考量。让AI大模型代替医生看病，实现对医疗的颠覆，显然仍有较远距离。人们对于大模型的态度已由2025年年初的狂欢，逐步趋于冷静。

然而，我们转移一下视角，大模型对传统软件功能、形态、架构的变革正在发生。我们已经见识了大模型在软件编程、语言翻译、文本处理方面的颠覆性应用。由于对医疗领域知识的掌握和运用存在局限，大模型尚不能颠覆医疗业务，但其基本的自然语言理解加工能力，以及与智能体的结合，却可能颠覆传统的医疗软件。

大模型对于医疗软件的未来影响，可能表现在以下几个方面：

一是对医疗软件用户交互方式的影响。传统软件由菜单驱动，用户操作需要适应软件的固化设计。在大模型加持下，用户可以使用自然语言或语音与软件交互，由软件理解用户意图并触发和编排相应的功能。在医疗环境下，在床旁、手术、检查等特殊场景下，自然语言或语音交互可以极大减轻用户操作软件的负担，显著改善医疗软件的使用体验。医疗软件的功能形态可能因此发生重大改变。

二是对医疗软件架构的影响。智能体的出现，将大模型的原始能力转化为完成特定业务动作的能力；同时，智能体也成为应用软件中具有特定能力的功能模块。面向特定的任务，会形成类似于医嘱下达智能体、病历生成智能体、合理用药智能体、病历质控智能体等共性任务智能体。以医生工作站为例，未来的应用软件可能演变为传统软件和一组智能体的集合。

三是对医疗软件功能实现的影响。传统软件需要使用大量的配置或者在软件中使用硬编码，以应对业务流程、业务规则的改变。基于大模型对于自然语言规则的理解和自动化的编程能力，未来的医疗软件可能结合自然语言规则描述实现功能适配。例如，当医保规则发生改变时，只需要把政策要求描述交给应用软件，即可自动进行功能适配。低代码报表工具在部分场合也可能被基于自然语言描述需求的动态生成报表智能体替代。

四是对医疗软件与AI融合方式的影响。现有医疗软件的AI功能多以松耦合的外挂集成方式为主，这主要是因为AI功能的实现较为复杂和专业。大模型极大降低了AI功能的实现门槛，且随着AI功能的无处不在，未来的医疗软件将以AI的视角重新设计，选择适宜的AI技术综合应用，把医疗软件与AI能力紧密融合，从而实现医疗软件的AI原生式重构。

过去的一年，是大模型在医疗行业应用能力试水的一年，也是大模型对软件业的影响开始显现的一年。与应用能力探索相比，对医疗软件自身的改变才刚刚开始，这一过程可能更长，但前景却更加确定。医疗软件演进似一场马拉松，在坚持中还需要不断超越。新的一年，让我们共同期待！

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