作者：刘鸣，宋心迪，王亚楠四川大学华西医院神经内
在近几十年的临床医疗和研究实践中，我们有幸经历和见证了循证医学、转化医学、精准医学等为临床医学带来的巨大进步。如今随着 ChatGPT和 DeepSeek 等人工智能（artificial intelligence, AI）技术的快速发展，临床医学正迎来新的变革。AI技术通过智能辅助诊断、影像分析和风险预测等功能，提高了疾病早期筛查和预防的能力，推动了临床医疗从“重治轻防”转向全生命周期健康管理。AI 驱动的智能问诊系统和健康管理平台，正在缓解由人口老龄化和健康需求增长导致的医疗资源压力，同时通过个性化健康教育和精准科普，提升了公众健康素养。这些技术进步为医疗系统带来了前所未有的机遇，但如何正确解读 AI 生成结果，如何确保 AI 生成结果的真实性和可靠性，也成为临床实践必须面对的挑战。随着人口老龄化进程的加快及公众健康意识的不断提升，加之对移动智能工具的广泛使用，当前临床医疗实践面临新的挑战：一方面，门诊就医和健康咨询显著增加，部分患者甚至携带 AI 生成内容前来咨询；另一方面，随着 MRI 等医疗技术的广泛应用，临床中难以解释的新发现日益增多。这些变化对临床医生提出了更高要求，既要持续更新专业知识，又需具备更强的沟通能力，而 AI 在医疗中的应用可以成为医生应对这些挑战的强力助手。本文旨在探讨如何顺应时代发展趋势，借助 AI 技术推动全生命周期健康管理，服务“健康中国”战略目标，并通过 AI工具优化循证决策实践来提升医疗服务质量与研究效率。
1 全生命周期管理与 AI 医疗应用
随着医疗技术和社会经济的发展，人们更加重视早期就医、早期诊断、早期预防和治疗。重大疾病死亡率在逐渐降低，社会对医疗和健康服务需求越来越大，期望值越来越高[1]。尤其是近年国家对全生命周期健康管理和健康中国的大力提倡和行动，对临床医生医疗服务和研究工作质量提出更高要求，AI 在医疗中的应用将提供很大帮助[2]。
1.1 全生命周期管理
全生命周期管理是一种从疾病预防、诊断、治疗到康复的全过程管理模式[3]。它强调对患者健康数据的长期追踪和分析，通过个性化医疗服务实现更高效的疾病管理和健康维护。国家的“健康中国 2030”提出了具体目标和任务[4-5]。作为神经内科临床医生应该认识到，大量神经内科疾病如卒中、
1.2 AI 医疗应用
近年来 AI 技术飞速发展，已广泛应用于医学影像分析、基因组研究、药物发现、辅助诊断和治疗决策等领域。例如，AI 可以快速分析医学影像，识别异常情况，提供精准诊断[6]。如在神经系统疾病领域，有研究报告了 ChatGPT-4 对神经系统疾病患者病变侧和脑区的定位准确性，在病变侧别判断方面，其特异度、灵敏度、精确度和 F1 分数分别为0.87、0.74、0.75 和 0.74；在脑区定位方面，相应指标分别为 0.94、0.85、0.84 和 0.85[7]。Meta 分析发现，现有
2 在循证临床决策中应用 AI 工具
随着 AI 工具的快速普及，患者获取健康信息的渠道日益多元化，许多人开始依赖 AI 提供的健康建议和诊治方案，这种趋势一定程度上对医生的专业权威构成了挑战。面对这一形势，医生需要以开放和积极的态度拥抱技术创新，学习和恰当使用AI 工具，同时夯实循证医学基本知识。
在具体实践中，医生应：① 主动学习 AI 相关的基础知识和操作技能，掌握新的技术和工具，可通过医院或专业机构组织的 AI 技术培训课程，掌握最新的技术动态和应用方法，并在自己的临床实践中不断总结和提高。② 在为患者选择检查和治疗方法时，可将 AI 作为临床决策的智能助理，利用其快速检索研究证据和循证指南，并结合患者具体情况进行分析后提供相关建议。尤其是在少见和复杂疑难疾病的决策中，AI 可提供很大帮助[12]。③ 利用 AI 工具处理信息检索和资料分析等工作，节省时间以专注于医患沟通、人文关怀和复杂病例的个体化判断等 AI 无法替代的部分[13-15]。
循证临床决策的实践要点包括：① 提出临床问题；② 查询相关最新证据包括指南，并评价证据的可靠性；③ 根据医生的专业知识、患者的价值取向和可行性，选择诊断手段和治疗方法[16]。生成式 AI 工具可以快速完成循证医学证据的检索过程，提出诊断和治疗建议，大大提高工作效率。但要注意的是临床医生应能提出恰当的问题，使用AI 辅助决策时应采用 PICO 框架构建问题[17]并采用高效的提示词，同时对 AI 的建议及所依据证据进行把关，这就需要具有坚实的循证医学基础知识和临床经验，在 AI 帮助和临床医生的主导下为患者快速选择恰当诊治方法。有观点认为，随着 AI技术的进一步发展，医生的角色可能将逐步向“技术监督者”和“健康管理顾问”转变，对 AI 医疗建议的可靠性进行把关和完善，并更多地专注于复杂病例的处理和人文关怀[14]。
3 循证决策中 AI 的局限性及对策
3.1 通用 AI 的医学证据局限
目前生成式 AI 的通识性工具可以免费广泛使用，但其依据的大量数据不一定都是高质量的医学或专科循证研究证据，因此需要更权威、专门的医学、专科和循证的 AI 工具，这些工具已在研究和应用，但尚不普及[18-19]。应持续关注 AI 工具的发展和迭代，及时使用更高质量和更专业的 AI 工具，相信AI 在医疗专科领域的应用工具将不断推出和完善。
3.2 医生需基于循证医学原则筛选和验证 AI 工具
可用的 AI 工具多种多样，临床医生将会面临怎样选择的问题。正确选择出好的适合的 AI 工具，需要具有评价 AI 结果可靠性的能力。对于同一临床问题，可同时采用多种 AI 工具，互相补充、互相比较，对其可靠性进行评价。评价原则可参考循证医学的原则，看其参考资料来源是否可靠，是否符合循证医学的证据标准。若 AI 建议是基于最新权威循证指南或公认高质量研究证据则相对比较可靠。因此，医生需要有循证医学知识的基础和训练。
3.3 AI 辅助决策的边界与医生主体性
循证医学与 AI 的融合面临着若干核心矛盾，其中最为关键的是 AI 算法的“黑箱”特性与循证医学对透明度要求的冲突。循证医学强调每一项临床建议都应具有明确的证据来源和清晰的推理链条，而当前大多数 AI 系统的工作原理缺乏可解释性，其输出结果往往难以追溯具体的决策路径。另一个矛盾在于证据质量的评估困境，循证医学要求严格区分证据等级（如 A 级、B 级证据），而 AI系统在整合海量数据时往往难以保持这种精细的证据分级。因此，生成式 AI 工具处于发展早期，虽潜力很大但尚不完善。对复杂、疑难的专科临床问题，AI 提供的建议有可能欠准确或欠可靠[20]。临床医生应具备辨别和应对能力。最后的临床决策依然采用循证医学原则，即 AI 提供的证据或意见只作为参考，医生应结合 AI 意见和自己的专业技能、经验、常识及可行性进行判断和决策。若对 AI 提供意见的可靠性存疑，可进一步查询和阅读专业的循证文献，也可以再次使用 AI 辅助查询原始指南和研究证据文献全文。需要注意的是，由于 AI 可能生成虚假文献，在参考时应谨慎，可通过以下方式进行鉴别：首先核对文献是否来源于正规期刊，查看期刊是否被 SCI/SCIE 等权威数据库收录；其次检查文献作者和机构信息是否真实可查；再者验证文献中的实验数据和结论是否符合医学常识；最后可尝试在 PubMed、Web of Science 等专业数据库中进行检索确认，未来研究和开发具有这些核查把关功能的 AI 技术也值得期待。
3.4 AI 与指南分歧的临床决策考量
当 AI 系统推荐与现行临床指南出现分歧时，医生应当遵循系统化的评估流程。首先需要全面考察 AI 生成建议的证据基础，包括核实其引用的文献是否为最新高质量研究，以及这些证据是否在业内受到认可。同时应审慎评估现行指南的时效性，考虑指南制定后可能出现的新证据。在确认AI 推荐基于可靠且经得起检验的最新研究证据的前提下，临床医师可以将其作为指南外的补充参考。但这一过程需要特别谨慎：医师应当评估 AI推荐证据在专业界的认可程度，考察相关研究设计等科学要素。即使面对高质量的新证据，最终的临床决策仍需结合患者个体特征、医疗机构条件和医师专业经验进行综合判断。
与人类学习提高的过程类似，AI 需要不断学习和训练来提高其质量和可靠性，其依据的数据应该是高质量的。临床医生可以为提高 AI 工具的准确性和可靠性贡献力量，例如：① 原始临床病历资料记录应准确、完整；② 发表的研究数据应科学可靠；③ 在临床实践中积极使用 AI 工具，使其不断得到训练而提高和完善其可靠性；④ 积累实践经验，参与医疗 AI 工具和体系优化，参与制定 AI医疗应用的伦理规范和行业标准，确保技术应用的安全性。
3.5 AI 在医学领域应用的未来发展方向
关于未来 AI 在临床医学领域应用的发展方向，本文提出以下几点：第一，培训广大基层医务人员正确使用快速获得循证治疗方案的 AI 技术；第二，专业研究人员应该探索和研究能够帮助本领域快速循证决策的可靠 AI 技术；第三，学术团体或学者应该在制定系统性循证指南，即“大指南”的基础上，利用 PICO 原则提出临床问题，进一步开展针对当前临床难点、热点和争议问题的快速指南制定，并支持研究开发相应循证的 AI 工具，帮助临床医生快速查询循证答案进行临床决策。
4 小结
在全生命周期管理和 AI 医疗的新趋势下，临床医生面临新的机遇和挑战，在循证决策方面，AI是助理，人类是主体。临床医生需要加强 AI 和循证医学知识技术的学习训练，用好 AI 助手，提升快速循证决策的技术和水平，并为研究和开发更可靠的专业化循证 AI 工具贡献力量。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
参考文献略。
来源：刘鸣,宋心迪,王亚楠.从循证临床决策角度看人工智能应用的相关问题[J].华西医学,2025,40(05):685-688.
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