生成式人工智能融入臨床實踐的結構性影響與治理框架

隨著生成式人工智能（generative AI）技術的快速發展，醫學正在經歷深刻的結構性變革。傳統的醫患二元關系正逐步演化為醫–患–AI 三元診療體系，其中 AI 不再是工具，而成為知識生成和解釋的行為參與者。這一變化不僅影響臨床互動結構，也重塑醫學專業性、患者主體性及治理框架。

在傳統臨床實踐中，醫生依賴專業判斷，患者提供癥狀敘述，醫療決策呈現單向知識流動。然而，生成式 AI 可以在就診前為患者提供初步分析、在診療過程中為醫生提供差異診斷和風險評估，并在病歷生成與檢查解讀中提供解釋性內容，使 AI 成為臨床解釋鏈的一部分。由此，醫學知識的驗證方式從證據核查轉向解釋判斷，醫生必須在理解 AI 推理邏輯與偏差的基礎上進行判斷，而患者在 AI 提供的解釋框架下也參與決策。這種三方互動使臨床咨詢成為協作解釋的過程，知識來源多元化、驗證方式復雜化，傳統證據導向模式逐漸向協作解釋模式轉型。

生成式 AI 的介入同時重塑醫學專業性。醫生不再是唯一知識權威，而需在 AI 輸出、患者信息與臨床判斷之間進行協調，承擔解釋者、偏差識別者和倫理行動者的角色。這一角色轉變要求醫生具備新的能力：理解 AI 模型原理、設計有效提示、識別偏差、將 AI 輸出融入個體化決策，并向患者解釋復雜信息。與此同時，AI 在病歷生成、文獻檢索與差異診斷中的高效性可能導致部分認知技能的逐漸衰退，形成專業能力侵蝕風險。如果醫生在長期依賴 AI 后無法獨立判斷，系統性錯誤可能累積，對醫療安全構成威脅。因此，醫學專業性從單一生物醫學知識延伸至技術理解、解釋協調與倫理判斷，形成多維度能力結構。

患者主體性在三元診療體系中呈現復雜的增強與受制并存狀態。AI 提供的信息顯著提升患者形式上的自主性，但實際行動能力仍受醫療資源、數字素養、經濟條件和文化背景限制。此外，AI 的解釋框架具有隱含價值傾向，可能引導患者的風險認知和決策行為?；颊呒仁切畔@取者和決策參與者，也是潛在受影響者，因此治理體系必須通過教育、透明機制和支持體系確?；颊吣軌驅⑿畔⒆灾餍赞D化為實質行動能動性。

為保障三元診療體系的安全、透明與公平，制度治理成為核心環節。首先，臨床標準應包括 AI 參與的透明記錄，如輸入輸出內容、模型版本、醫生采納或拒絕理由，為責任追溯和偏差分析提供基礎。其次，醫院需建立跨職能 AI 治理機制，包括風險分級管理、模型性能監測和培訓體系，確保 AI 介入可控。技術企業應承擔透明性與可審計責任，包括提供模型版本備案、訓練數據范圍說明、偏差檢測結果及輸入輸出日志。國家監管應從靜態審批走向動態治理，包括持續監測、第三方審計、分布式責任結構以及患者權利法定化，以適應 AI 快速迭代和復雜互動的現實需求。

在政策與實踐層面，三元診療體系的可持續發展依賴以下措施：一是建立系統化 AI 臨床記錄標準，確保醫療行為可追溯；二是在醫院跨職能治理體系的構建中實施過程管理，形成透明的操作機制；三是強化醫生與患者的 AI 素養教育，使醫生具備解釋協調和偏差識別能力，加強患者對人工智能醫療的認知特征與局限性的認識和理解；四是規范企業責任和技術透明性，保障模型輸出的可審計性；五是推進國家動態監管與患者保護，實現醫療公平與安全。

未來研究需關注生成式 AI 對臨床決策行為的影響、醫生技能侵蝕及干預策略、患者能動性優化機制、多層次治理模型構建，以及跨文化和制度比較研究。這些研究將為三元診療體系的優化和政策完善提供理論與實踐支持。

綜上，生成式 AI 對醫學的影響具有深刻的結構性，它重塑了知識生成方式、臨床決策認知、專業性內涵和患者主體性，并提出全新的治理需求。三元診療體系的核心挑戰不是技術能力，而是制度能否成熟、專業能力能否適應、患者能否實質賦能，以及治理機制能否透明、公平和動態。未來醫療體系的安全、有效和公平性取決于技術創新與制度完善的協同演化。通過建立透明、可審計、責任清晰的治理框架，三元診療體系有望實現可持續發展，為公共健康和醫療安全提供堅實保障。