2月13日，在國家兒童醫學中心、北京兒童醫院會診中心，一位專家型AI兒科醫生正式“上崗”，與13位兒科專家共同完成了一場疑難病例多學科會診。據悉，這是全國首個AI兒科醫生，有望輔助疑難罕見病診療，為兒科醫療服務帶來新變革。

在我國兒科醫生仍然比較短缺的背景下，AI兒科醫生的“上崗”無異于雪中送炭。2019年的一項統計顯示，當時我國每千名兒童僅有0.63名兒科醫生。盡管近年來兒科醫生數量逐年增加，但兒科醫生荒仍較普遍。兒科醫生短缺還存在明顯的地域失衡，中西部省份和基層兒科醫生缺口更大。AI醫生可以成為醫療資源的“倍增器”，這個“倍增器”更應該聚焦兒童醫療資源。

此外，“數字醫生”對于人類醫生的協助作用更不容忽視。通過自然語言處理技術，AI可快速完成病史采集、癥狀初篩等基礎工作，可使醫生日均接診效率提升。AI輔助系統將醫生從重復性勞動中解放出來，使其有更多時間和精力提升兒童診療服務水平，以及開展科學研究等，從多層面惠及患兒。

AI兒科醫生還可以發揮出其他一些獨特作用。比如，這次“上崗”的AI兒科醫生的一個核心任務是輔助疑難罕見病診療。罕見病診斷難度大，患兒需輾轉多家醫院才能確診，導致一些患兒失去了早期治療的機會。AI系統通過跨模態數據整合，能突破人類醫生的記憶局限，將診斷時間明顯縮短。在基層醫療場景中，AI的標準化診斷流程可有效彌補經驗不足，進而大幅降低兒童疾病的誤診率，針對基層兒童，更能發揮“數字守門人”作用。

但同時要看到，AI醫療技術也有局限性。當前AI系統的決策依賴于歷史數據，面對全新病種或非典型癥狀時可能失效。更深層的挑戰在于數據偏差風險，若訓練數據過度依賴某地域或某醫院病例，可能導致診斷建議的群體適用性下降。在發展兒科AI醫療技術時，應該建立動態更新機制，避免陷入算法偏見陷阱。

醫學是一門人文科學，醫療要帶有人的情感，患兒家長普遍重視醫生的共情能力。AI可以計算概率，但無法替代醫生對患兒情感需求的體察，更無法傳遞希望。因此，AI僅提供診斷建議，最終決策還是得由醫生簽字確認，不能喧賓奪主，如此才能守牢醫療技術的倫理紅線，讓兒童醫療不失溫情與溫度。還有必要出臺約束性條款，避免一些醫療機構過度依賴或盲目相信AI兒科醫生。

這場醫療變革不是冰冷的機器取代，而是溫暖的技術賦能。當AI處理著海量數據時，醫生正用專業智慧解讀生命的奧秘；當算法優化診斷路徑時，白衣天使始終緊握患兒的小手。只要確保正確的開發與運用，就不必擔心AI兒科醫生來搶飯碗，勢必發揮出強大的補短板作用。這種技術與人文的共生，或許正是未來兒童醫療最美的模樣。（唐傳艷）