讓科研和SCI論文成為臨床工作的副產品。
導言：
從ChatGPT開始，一直到最近的DeepSeek和Grok 3，大語言模型為代表的人工智慧的火爆讓我們看到：人工智慧 (AI) 技術的飛速發展正以前所未有的速度重塑各個行業，尤其是醫療行業，一個嶄新的AI醫療時代正悄然來臨。
不可否認，AI將為醫療診斷、治療、科研等領域帶來革命性的提升，為患者提供更精準、高效、個性化的醫療服務。然而，機遇與挑戰並存，AI在提升醫療水平的同時，也對傳統醫學學科構成了衝擊，部分學科將不可避免地面臨人員萎縮的風險。
作為一名在臨床工作多年的醫務人員，我希望藉此文談談個人理解，和尚未步入職業選擇的醫學生們探討職業前景，在選擇專業時如何充分考慮AI時代的發展趨勢，審慎決策，避免未來求職之路遭遇困境。
AI醫療時代：哪些學科面臨衝擊？
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影像診斷學：AI在影像識別方面展現出驚人的能力，已逐漸應用於X光片、CT、MRI等醫學影像的分析和診斷。深度學習演算法可以快速、準確地識別病灶，其準確率甚至在某些領域已超越資深放射科醫生。未來，AI將承擔更多影像解讀的工作，對放射科醫生的需求將逐步減少，尤其是從事基礎閱片工作的醫生。 -
病理學：與影像診斷學類似，AI在病理切片的分析中也展現出巨大潛力。AI可以輔助病理醫生進行細胞識別、腫瘤分級、免疫組化分析等工作，提高診斷效率和準確性。這將導致病理科對基礎人力需求下降，從事簡單重複性工作的病理技術員和初級病理醫生將面臨更大的就業壓力。 -
檢驗醫學：AI在自動化檢驗方面具有顯著優勢，可以實現樣本的自動處理、分析和結果報告。隨著自動化檢驗裝置的普及和AI技術的應用，檢驗醫學對人工操作的需求將大幅減少，尤其是從事基礎檢驗和常規檢驗專案的檢驗員。 
儘管上述專業的工作崗位可能受到AI的較大影響，但AI在醫療領域的角色更多是輔助而非完全替代人類醫生和醫護人員；或者說，是精通AI的醫生效率太高、而替代了不精通AI的醫生。
AI可以提高診斷效率、減少人為錯誤並最佳化醫療資源，但醫療工作中的人文關懷、複雜決策和患者溝通等環節仍需依賴人類的專業能力。因此，醫學生不必過於擔憂AI的衝擊，而是應思考如何利用AI技術提升自身的專業競爭力。
醫學生的專業選擇：如何應對AI時代的挑戰？
面對AI帶來的挑戰，醫學生在選擇專業時應具備前瞻性思維，個人建議做好以下幾點：
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認識AI，擁抱AI： 醫學生應主動了解AI技術在醫療領域的應用，認識其優勢和侷限性。積極擁抱它，將其作為提升自身能力的工具。 -
選擇更具創造性和不可替代性的專業方向： 相比於重複性較高的工作，那些需要複雜臨床思維、人文關懷、溝通技巧和臨床經驗的專業方向，如外科手術、腫瘤綜合治療、罕見病診療、心理學等，將更具優勢，不容易被AI取代。 -
培養複合型能力： AI時代需要的是複合型人才。醫學生應注重培養跨學科能力，例如將醫學與計算機科學、生物資訊學、統計學等學科相結合，提升自身在AI醫療領域的競爭力。
哪類醫學生更具競爭力
？
毫無疑問，具備科研能力的醫生在AI時代更具競爭力！
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具備科研能力的醫生能夠更好地理解AI的工作原理、優勢和侷限性，從而更有效地利用AI工具輔助臨床診療，避免盲目依賴或誤用。 -
可以參與到AI醫療產品的研發、測試和評估過程中，為AI醫療的發展貢獻力量，並在這個過程中提升自身的獨特價值。
編者按：
對於醫學生而言，選擇專業除了興趣的抉擇，更關乎未來的職業發展。記住，AI是工具，而醫生始終是醫療服務的核心，具備人文關懷、精湛醫術和創新思維的醫生永遠是醫療行業不可或缺的力量。提升自身的科研能力，積極探索AI在科研和臨床中的應用，將使自身立於不敗之地。
（本文僅代表個人觀點，歡迎探討、交流、點評）
美國Healsan Consulting(恆祥諮詢)，專長於Healsan醫學大資料分析、及基於大資料的Hanson臨床科研支援。主要為醫院科研處、生物製藥公司和醫生科學家提供分析和報告，成為諸多機構的“臨床科研外掛”。
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