当前，随着大语言模型技术的快速发展，越来越多医疗机构开始探索将人工智能引入病历系统，用于辅助医生调取资料、提炼病历、分析病情。此趋势反映了医疗行业对技术创新的积极态度。然而，这一做法也引发了业界的深层思考。 国家传染病医学中心主任张文宏在近期论坛上明确表示，自己的医院暂不引入人工智能病历系统。他的担忧触及了问题的核心：如果医学生从实习阶段就过度依赖人工智能获得诊断结论，将无法建立完整的诊断思维体系，进而无法判断人工智能诊断的正误。这种专业能力的缺失，是隐藏在技术便利背后的深层隐患。 从技术层面看，医疗机构引入的人工智能系统经过了针对性的安全训练和数据优化，在理论上能够提升病历质量、减轻诊疗负担、提高诊疗效率。但这种便利性也可能带来负面效应。过度依赖智能技术容易导致医疗人员产生"科技依赖症"和专业发展惰性，长期来看，这不仅不利于年轻医疗人员的专业化成长，更可能直接威胁诊疗质量与患者生命安全。 ，张文宏本人并非完全拒绝人工智能。他表示在面对海量复杂病例时，会让人工智能"先看一遍"，但凭借专业积累，他能够迅速判断其中的错误之处。这反映了对待人工智能的理性态度：既要善用其技术优势，也要正视其潜在风险。 为了在医疗领域实现技术创新与人才培养的平衡，需要建立系统性的应对机制。首先，医疗机构应明确人工智能的定位，将其作为诊疗改革的补充手段而非核心支撑，确保医生对诊疗结论承担主要责任。其次，应推行医生与人工智能的捆绑分析模式，让专业人员在"人机协同"中承担把关审核、异常研判等核心职责，从源头防范技术风险。 同时，医疗机构必须筑牢技术安全防线。在引进人工智能诊疗技术的同时，要做足数据防护工作，建立健全防火墙保障患者信息安全，通过常态化数据质量训练优化模型性能，确保人工智能在病历系统中安全、高效、合规地发挥作用。 此外，医学教育体系也需要相应调整。无论引入何种技术手段，都不能削弱对医学生基础诊断能力的培养。医疗机构应确保年轻医生在职业生涯早期获得充分的临床实践和思维训练，为其长期专业发展奠定坚实基础。
医疗的核心是对生命负责；技术进步带来效率提升的同时，也提出了新的治理课题。推进智能病历系统应用，既要看到其增效价值，更要守住诊疗安全和医生成长的基本底线。坚持辅助定位、明确主体责任、完善数据与流程管理，让"人"始终处于医疗决策中心，才能使智能化真正成为提升医疗质量、保障人民健康的有效助力。