徐波：DeepSeek大模型驱动下全球肿瘤专科医生成长路径的新范式

02月24日

来源：智能肿瘤学

2025年初，DeepSeek旋风点燃了全球对通用型人工智能医学应用的极大期待。目前生成式大模型如ChatGPT、DeepSeek、Gemini 2.0以及Grok 3等各具特色，其共同点是超强的逻辑推理能力，可对建立医疗相关的决策模型产生重大影响。实际上早在2023年，医疗AI模型Med-PaLM 2通过美国医师执照考试的消息已然震动了医学界。随着通用和垂直大模型的快速普及，医疗领域的革新正经历从“互联网+”到“AI+”的范式快速转变。

对于肿瘤专科医生而言，这场变革既是机遇更是挑战：既要用好AI这把利器，更要坚守医学的人文内核。技术革命与医学使命的交汇点已然到来，在这场人机协作的深度变革中，肿瘤专科医生的成长路径正在被重新定义。

医学知识体系的颠覆性重构

传统的学习模式通过阅读书籍及最新文献资料来获取相关知识，这个过程是漫长的。而过去十年间学术界发表的学术论文数量超过此前百年总和。有调查显示，85%的肿瘤专科医生坦言难以跟上专业领域的最新进展，而每周需花费6-8 h进行文献追踪才能不落后。随着DeepSeek等大模型的快速落地和本地部署，其对全球医生的医学知识获取将带来重大的变革。在知识获取方面，医疗垂直大模型可在30 s内解析3000篇最新文献，精准提取关键结论。美国MD安德森癌症中心的实践表明，基于大模型的继续教育系统使医生知识更新效率提升400%。在学习路径方面：AI可根据医生接诊病种、科研方向、知识薄弱点生成动态学习方案；上海瑞金医院的智能教学系统已实现按TNM分期、分子分型等维度定制化推送学习内容。在临床决策方面：NCCN指南的实时动态解读系统可结合患者基因组数据生成治疗建议，准确率在肺癌领域已达92.3%。

医疗大模型的快速落地带来了对医生能力的新要求：

1）必须构建“模型思维”，理解大模型的概率推理机制，能准确评估AI建议的置信区间；

2）培养“第二层判断力”，在AI提供的治疗方案中，结合患者社会经济状况做出最优选择；

3）发展“知识工程能力”，具备指导AI进行知识图谱优化的基本技能。相关院校医学教学模式必须快速做出应对措施，以改变传统医学模式的束缚。

临床决策范式的升维挑战

医疗资源不均衡以及规范化治疗实施差限制了肿瘤治疗疗效的提高。即使在发达国家，传统决策的困境在于不同经验医生的决策个体化差异。ASCO研究显示，在Ⅲ期结肠癌辅助化疗方案选择中，医生间决策差异度可达37%，主要源于对循证证据的理解偏差。在医疗垂直大模型的落地及普及后，这些差异可以被快速弥补。应用人机协作新模式后会使诊疗维度得到快速扩展：影像与病理诊断能力的快速提升，很多AI辅助的诊断软件可达到专家水平，这在基层医院和偏远地区医院会体现得更加明显。同时很多大模型可以融合多组学数据，体现出诊疗维度的延伸。肿瘤专科医生对疾病的认识在跨模态数据下会出现快速的提升，与此相应的是个体化治疗方案的优化。人机协作新模式同时会带来疗效监测的革新，可穿戴AI检测可实现治疗响应实时追踪，而数字孪生技术允许在虚拟患者身上预演治疗方案。美国约翰霍普金斯医院开发的肿瘤数字孪生系统，通过融合患者CT、MRI、ctDNA等多模态数据，成功将晚期肺癌患者的中位生存期延长5.2个月。这些临床决策范式的革新要求医生具备数字模型解读能力以及虚拟-现实映射思维。

医患关系的智能化重塑

通用和垂直大模型不仅帮助了医生，还给患者及其家属提供了医学相关知识的快速普及，这使得传统的医患沟通模式也将出现大的转变。自然语言处理技术自动生成N种病情解释方案，提供医患智能沟通系统；虚拟现实技术帮助患者可视化理解治疗过程；智能随访系统可回答大部分的常规咨询；情感计算模块可实时监测患者心理状态，更加有效地进行人文关怀。由此，医生的角色也将发生显著变化——从“信息传递者”转变为“价值整合者”，从专注于“单次诊疗”升级为“全生命周期健康管理者”。在未来肿瘤专科医生的培养中，应更加注重那些AI尚无法替代的关键能力，例如共情能力、伦理判断力以及应对不确定性的医疗应急能力。

未来肿瘤专科医生的核心竞争力

随着人口老龄化的进一步加剧和筛查检测技术的不断进步，恶性肿瘤的发病率会持续增加。未来肿瘤专科医生的核心竞争力应该体现在以下几个方面：1）人机协作力，精通提示词工程，擅长用AI模型解决临床难题，建立人机互信机制；2）数据素养力，理解多组学数据的生物学意义，具备基本算法审核能力，掌握数据故事化表达能力。当然，不管是传统医疗还是AI时代的医疗，肿瘤专科医生的批判性思维和创造性解决问题的能力依然是最重要的。在未来，需警惕过度依赖AI辅助设施所带来的临床思维退化风险，同时也要重视数据/算法偏见带来的偏倚性。AI医疗的本质是，技术再先进也替代不了医生的临床智慧。未来的肿瘤专科医生，应是驾驭AI的“医学航海家”——既懂得借助AI的东风破浪前行，更要掌握着指引方向的罗盘。这条成长之路的终点，不是人机竞争，而是让技术更好地服务于“有时去治愈，常常去帮助，总是去安慰”的医学真谛。

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