摘要：在清华大学星期六举行的人工智能医院成立仪式暨2025年医学院全体教职工大会上，清华人工智能医院（Tsinghua AI Agent Hospital）正式揭牌成立。清华大学成立人工智能（AI）医院，从设计底层融入AI智能体功能，以协助医生精准决策，降低医院运营
在清华大学星期六举行的人工智能医院成立仪式暨2025年医学院全体教职工大会上，清华人工智能医院（Tsinghua AI Agent Hospital）正式揭牌成立。清华大学成立人工智能（AI）医院，从设计底层融入AI智能体功能，以协助医生精准决策，降低医院运营成本，推动解决基层全科医生短缺问题。
在科技飞速发展的当下，医疗领域正经历着深刻的变革。4月26日，清华大学宣布成立人工智能医院（Tsinghua AI Agent Hospital），这一消息犹如一颗投入平静湖面的石子，激起了层层涟漪，引发了社会各界的广泛关注与热烈讨论。
清华大学人工智能医院的建设规划分阶段推进。初期，将借助学校在AI领域的全面布局以及多学科医工交叉的优势，构建AI医院系统，并依托北京清华长庚医院及北京清华长庚互联网医院展开试运行，试点科室涵盖全科医学科以及眼科、放射诊断科、呼吸科等专科。从长远来看，其目标是构建“AI + 医疗 + 教育 + 科研”的生态闭环，促进优质医疗资源的高效扩容与均衡分布，致力于为更多人提供可负担、可持续的高质量医疗服务。
清华大学校长李路明指出，成立人工智能医院是学校发挥理工科优势赋能医学发展的创新举措。清华大学副教务长、医学院院长黄天荫表示，该医院旨在突破“传统医院 + AI”的常规运行模式，从设计底层融入AI智能体功能，协助医生精准决策，提升医疗服务效率与患者满意度，降低医院运营成本，推动解决基层全科医生短缺问题，并计划在未来实现实体化运行，推动医疗模式的颠覆性变革。此外，未来医院还将作为清华医学教育的重要场景和医学人才培养的重要平台，培育新一代“AI协同型医生”。
2024年11月，清华团队研发的“紫荆AI医生”内测系统上线，基于“闭环式”医疗虚拟世界实现AI医生加速进化，为人工智能医院建设奠定了智能医疗领域智能体研究及应用基础。在这个系统中，“闭环式”涵盖了发病、分诊、问诊、检查、诊断、治疗、取药、康复的完整流程；而加速进化则意味着虚拟世界内的时间流逝速度约为真实世界的100倍，AI医生能够在真实世界的较短时间内，完成虚拟世界中的漫长进化。目前，已有42位来自不同科室的AI医生亮相该诊断系统，覆盖21个科室的300多种疾病，依据最新的权威医学教材、学术期刊和诊疗指南进行精准的分类诊断和治疗，充分发挥AI在短时间内“阅读”和“理解”海量医学文献的优势来提供诊疗方案。研究团队正在推进“紫荆AI医生”全套能力系统的建设，包括问诊、开具检查单、提供诊断建议、推荐治疗方案、随访环节的咨询问答等功能，预计全新升级的系统将于今年上半年在试点医院推行，并向社会公众开放使用。
然而，这一创新之举在收获诸多赞誉的同时，也面临着一些质疑的声音。有人认为，清华大学的AI医院，尽管口号喊的是解决医生短缺问题，但其本质上却是在抢医生的饭碗。那么，事实真的如此吗？
从医疗行业现状来看，医生短缺尤其是基层全科医生短缺是一个亟待解决的严峻问题。根据相关统计数据，我国每千人口全科医生数虽在逐年增长，但与发达国家相比仍存在较大差距。在一些偏远地区和基层医疗机构，居民往往面临着看病难、看病贵的困境，因为缺乏足够的专业医生，许多疾病无法得到及时、准确的诊断和治疗。在这种情况下，AI技术的引入或许能为解决这些问题提供新的思路和途径。
AI在医疗领域的应用具有诸多优势。在精准诊断与医学影像分析方面，传统的医学影像分析依赖医生个人经验，易受主观因素影响，存在误诊和漏诊风险。而AI能够自动化分析各种医学影像，快速识别微小病灶并提供量化数据支持。例如，DeepMind开发的AI系统通过深度学习技术分析乳腺X射线图像，将乳腺癌的漏诊率降低了5.7%，减少了1.2%，且诊断准确率超过传统放射科医生，还将早期诊断成功率提升了约20%。在个性化医疗方面，AI赋能的精准医疗推动医疗从“标准化治疗”向“精细化治疗”转变。通过大数据分析和深度学习算法，AI能够解析海量基因数据，快速识别与疾病相关的基因变异，如IBM的沃森基因组学系统能在极短时间内分析大量医学文献和基因序列，帮助医生制定个性化方案，提高肿瘤治疗精准度。在药物研发领域，传统研发耗时漫长、成本高昂且失败率高，AI则可通过模拟药物分子与生理系统的相互作用，从海量数据中挖掘潜在规律，快速预测候选药物的疗效和安全性。例如，英矽智能科技有限公司利用生成式对抗网络和深度学习算法，在46天内完成从分子设计到合成验证的全过程，验证了AI在药物发现中的巨大潜力。在医疗资源管理与辅助决策方面，AI能实时整合和分析动态数据，精准预测患者需求并优化资源调配，还能为医生提供诊断和治疗建议，保障患者用药安全。在公共卫生与疫情监测方面，AI可利用多种数据建立疾病传播模型，预测疫情发展趋势并及时预警，如加拿大BlueDot公司的AI驱动算法在新冠疫情早期发挥了重要预警作用。在外科手术领域，AI技术如手术机器人的应用提升了手术的精准度、安全性和效率，美国直觉手术公司的达芬奇机器人以及上海交通大学附属第九人民医院的“鸿鹄”膝关节置换机器人都是典型案例。
从这些应用场景可以看出，AI更多地是在辅助医生工作，而非取代医生。以“紫荆AI医生”为例，清华团队强调AI医生与人类医生是协同工作的关系。在供给端，AI医生可成为人类医生的助手，帮助其减少工作负荷、提高工作效率；在需求端，AI医生能够提升诊疗质量、降低误诊率，为公众提供低廉、便捷和优质的医疗服务。在实际医疗过程中，医生所具备的临床经验、直观判断、人际沟通能力以及对复杂情况的应变能力是AI难以企及的。例如，当面对病情复杂、症状不典型的患者时，医生能够通过与患者的交流、观察患者的表情和肢体语言等获取更多信息，从而做出更准确的诊断和治疗决策，而这些是单纯依靠数据和算法的AI所无法做到的。
从医学教育和人才培养的角度来看，清华大学人工智能医院未来将作为医学教育的重要场景和人才培养的重要平台，培育新一代“AI协同型医生”。这意味着未来的医学教育将更加注重培养医学生的AI素养，使他们能够熟练运用AI技术来提升医疗服务水平。这种培养模式下的医生，既具备扎实的医学专业知识和临床技能，又能充分利用AI的优势，实现人与技术的高效协作，而不是被技术所取代。
清华大学成立人工智能医院无疑是一次具有前瞻性和创新性的探索，它为解决医疗行业面临的诸多问题提供了新的路径和方法。虽然目前存在“抢医生饭碗”的质疑，但从长远和全面的角度来看，AI与医生并非竞争对立关系，而是相互协作、相互促进的关系。我们应该以开放、理性的态度看待这一新生事物，积极推动AI技术在医疗领域的合理应用，使其更好地造福人类健康。同时，医疗机构和相关部门也应制定完善的政策和规范，引导AI技术健康发展，确保医疗质量和安全，让AI真正成为医疗行业发展的有力助推器。
来源：voidEncounterIntYa
