摘要：医患关系事关医院改革和发展的大计。目前，随着医疗人工智能在医疗领域应用的加强，其在缓解医患矛盾，构建良性医患关系中的积极影响逐步显现出来。医疗人工智能可以提高诊断与治疗的准确性和稳健性，减少医患关系的“爆点”；可以促进医患之间的沟通与交流，构建医患关系的“节点”；可以弥合医患之间的认知差异，筑牢医患关系的“支点”。所以，需要深刻认识和理解这些积极影响，以期精准推进医疗人工智能发展，进一步挖掘和提升医疗人工智能对医患关系产生的正向作用，为医院的改革和发展奠定一个稳定的环境。
关键词：医疗人工智能；医患关系；医患矛盾
一、引言
构建良好的医患关系是增进诊疗质量、提高患者满意度、保证医院顺利运营、实现和谐医疗的基石，所以历来是医院管理的核心工作。近些年来，随着机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等人工智能技术应用的逐步加强，医疗行业正在经历一场深刻的变革，导诊、医学影像、临床辅助诊断、在线诊疗、药物研发、健康管理、疾病筛查与预防等环节不断得到改造与重塑。医疗人工智能在现代医疗领域中的不断嵌入与融合不单为传统诊断和治疗提供了技术加持和赋能，而且深刻地改变了医患之间的交互行为模式。所以，传统的医患关系也必然在它的参与之下悄然发生变化，转化成“医生-医疗人工智能-患者”新型医患关系。然而，纵观有关医患关系的研究，目前这一变化尚未得到充分的关注。实际上，医疗人工智能的应用不仅为缓和医患之间的矛盾提供了新的媒介，而且为增进医患之间的信任赋予了新的动能。当前，医疗人工智能向各大医院与基层医疗机构渗透的过程远未完成，医患关系还没形成新的稳态，如何识别医疗人工智能给医患关系带来的积极影响，并进一步规范医疗人工智能的发展，引导医患关系步入更加和谐健康的轨道，是当前医院管理工作面临的重大课题。
二、医疗人工智能可以提高诊断与治疗的准确性和稳健性，减少医患关系的“爆点”
无数事实表明，医生如果出现诊断偏差和失误，甚至酿成医疗纠纷和医疗事故，医患关系最容易出现“爆点”，其破坏力和影响力巨大。所以，医生诊断的准确性和稳健性是排除医患关系爆点的关键。医疗人工智能是利用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术分析复杂的医疗数据，辅助或增强人类医疗工作的创新技术，是现代医疗领域的最引人关注的变革力量。由于医疗人工智能可以提高诊断与治疗的准确性和稳健性，所以可以有效减少医患关系的“爆点”。具体来说，其中有三条作用路径值得关注。
第一，可以直接辅助医生的诊断和治疗，规避操作失误,有效降低误诊率。在面对复杂尤其是罕见的病例时，医生尤其是基层的全科医生在常见和多发病例上形成的思维定式与经验陷阱可能会造成医生判断失误。除此之外，检查手段的限制、非正确解读查结果、对异常情况的忽略等等，也可能给增加医生带来治疗风险。医疗人工智能依托海量的医疗数据、深度的机器学习推理能力和巨大的GPU算力，可以极大地拓展医生临床诊疗决策的数据集，还可以通过对患者的诊疗数据进行精细的结构化解析，为医生捕捉感觉和认知的“盲点”，从而助其突破主观诊断和人工操作的局限性，大幅度消除前述导致诊疗失误的因素。例如，人工智能影像诊断技术通过训练大量有标记的医学影像数据，能够自动识别图像中人眼难以察觉的异常结构，如结节、微小癌、骨裂或器质病变，同时还能解析位置、大小、形状、纹理等特征，为医生提供视角补充和诊断支持。再比如说，智能手术机器人可以辅助医生进行精细化操作，避免医师因经验不足、动作不熟练、情绪波动、身体不适等因素对手术的干扰，从而大幅提高临床手术的成功率。总而言之，如今医疗人工智能凭借其强大的数据分析和推理能力，逐渐成为医生的思维补充和助手，有效提升了医生的诊疗精度。
第二，能有效减轻医生工作负担，降低因工作压力过载和疲劳导致的失误。医生工作压力大，容易工作疲劳，这是不争的事实。有报告显示，医生每日需接诊大约26名病患，出诊时间平均每天为 7.77 小时，另加1.47小时科研，每周平均工作5.77天，所以工作强度往往是常人难以坚持的。医生的在身体与心理承受超负荷压力的情形之下，出现诊断失误的风险也会随之增加。医疗人工智能可以为医生提供实时诊断支持，将医生从重复性高、耗时长的阅片、数据录入中解放出来，显著节约诊断精力。例如，一项针对 8 万余名乳腺癌筛查女性的大型研究显示，放射科医生借助人工智能辅助，诊断准确性显著提升，且屏幕阅读工作量减少了44%。同时，医疗人工智能可以快速发现微小病变、罕见模式，及时提示高风险信号，提出“第二意见”，减少医生因压力和疲劳导致的漏诊、误诊，从而让医生专注复杂的诊疗判断，整体提升诊疗的准确率与效率。
第三，推动医生持续进行专业知识迭代，提升诊疗水平。首先，医疗人工智能的“自诊”给医生带来了一定程度的“被替代”压力，可以发挥“鲶鱼效应”，促使医生不断加快知识更新频率、密切跟踪行业最新动态，参加前沿医学研讨会，与同行交流最新的临床经验和研究发现，特别关注诊疗指南的更新，从而紧跟医学发展的步伐。其次，医疗人工智能可以向医生呈现海量的病例数据、医学文献、前沿研究和最新操作指南和，并高效地抓取其中的关键信息，从而弥补医生知识储备和阅读能力上的不足。再者，医疗人工智能为医生提供了诊疗参照，促使他们对自己的专业判断不断进行反思与调整，从而突破自身专业能力的局限性。最后，除了提升自身知识储备，医生还可尝试创建自己的智能体，利用医疗人工智能技术，将个人扎实的专业知识和丰富的临床经验编码成智能算法，在经过人工智能的优化之后，最终构建出个性化的诊疗智能体，从而提高诊疗水平。
三、医疗人工智能可以促进医患之间的沟通与交流，构建医患关系的“节点”
从医生的角度来看，医患之间沟通和交流的不充分和低效率可能导致误诊与医疗差错风险增加，甚至触发医生的防御性治疗甚至是医疗资源的浪费；从患者的角度来看，它将导致患者的诊疗依从性差与效果不佳、对医生的满意度下降和焦虑加剧；从双方的角度来看，它容易引起医患信任破裂、关系紧张和冲突加剧。所以有研究揭示，医患之间沟通和交流的不充分和低效率是造成现阶段医患矛盾的重要原因。医疗人工智能的推广和使用为缓解这一问题提供了契机。
其一，能够提升医生的诊疗效率，释放出与患者进行沟通和交流的“时间”。医疗人工智能能快速分析海量病历、统计信息、影像数据和文献资料，为医生进行初步诊断、风险评估和治疗方案筛选提供辅助，毋庸置疑可以大大减少医生在信息检索、数据处理和基础判断上的时间消耗，促使他们能将更多时间投入到与患者面对面的深度沟通中，从而更加专注地倾听患者的主诉，为患者描述病情、答疑解惑、安慰心理、建立信心。
其二，能够让医生从一部分工作中解脱出来，释放出与患者进行沟通和交流的“精力”。繁重的工作任务挤占了医生与患者的沟通精力，同时工作压力与疲劳降低了医患之间的沟通效率，这成为产生医患矛盾的一个深层次原因。医疗人工智能可以胜任一些耗时长的程序性、重复性任务和信息处理工作，能让医生从部分机械劳动与“文山会海”中解脱出来，降低工作负荷与决策压力。WHO报告曾指出，合理应用医疗AI可使医生工作压力指数降低40%，职业倦怠发生率减少28%。医生由此能用节约下来的时间专注于与患者进行临床诊疗沟通，为他们提供必要的心理支持和人文关怀。
其三，能够缓解医患之间的信息不对称，释放出两者沟通和交流的“效率”。就患者而言，医疗人工智能包含不少驱动工具，例如症状自查助手、智能导诊、个性化健康教育平台等等，能帮助患者在就诊前或就诊间更清晰地了解自身病情和可能的诊疗措施，更好地增强领悟医生在诊疗过程中各种解释；就医生而言，医疗人工智能生成的可视化报告（如影像AI标注、疾病风险图谱）有助于医生用更直观易懂的方式向患者解释复杂的医学信息，增强患者对病情和治疗方案的理解。
四、医疗人工智能可以弥合医患之间的认知差异，筑牢医患关系的“支点”
医患矛盾除了来源于医生的治疗失误、相互沟通不充分之外，还有一个重要原因是医患之间存在认知差异。医生的文化程度普遍较高，同时拥有系统的医学理论知识和扎实的临床诊疗经验，同时由于观察角度和关注点不同，再加之诊疗信息的不对称，在认知上医生相较于患者往往处于优势地位。医患之间的认知差异易致误患者依从性差、信任破裂、纠纷升级甚至暴力伤医。医疗人工智能的出现可以有效弥合医患之间的认知差异。首先，医疗人工智能可以将复杂晦涩的诊疗信息翻译成通俗易懂的文字、表格、图片、3D模型等，大大增强诊疗信息的可读性与可理解性，从而在医生和患者之间提供理解的对等性。例如，对于许多缺乏专业知识的患者而言，要理解充满医学特色和化验单、影像报告、诊断书和病历，是一件极其困惑的事情。医疗人工智能可以用颜色或者图表在其中标注出关键信息，并用通俗的语言进行翻译,甚至可以生成人体3D模型，直观和动态地展示疾病发生的部位、原理和变化过程，有的还可以模拟手术过程，把手术风险用可视化的手段呈现出来，大大降低患者及其家属的认知门槛，扫除认知盲区，让他们通过“眼见为实”，形成对疾病诊疗全过程的深层理解。其次，医疗人工智能可以弥补医生对患者信息注入的不足，提供更为全面的可及性诊疗信息。医生在诊疗过程中，为了使患者认识病情、配合治疗，必须与患者进行必要的沟通，这本质上是一个信息注入过程。但是由于面对的患者众多，医生与每个患者沟通的时间和精力必然遭到稀释，所以能够为患者注入的信息比较有限。患者单独依靠医生注入的有限信息，难以形成对疾病诊疗的全面认识。医疗人工智能可以接入海量的治疗指南、医学文献和病例库，患者可以从中了解有关自身疾病的全面的、权威的结构化信息，包括病因、治疗方案、手术成功率、药品选择、术后康复等等，从而弥补医生信息注入的不足。第三，医疗人工智能可以引导患者科学认知病情与治疗，减少认知偏差。现代网络自媒体时代，患者有关诊疗信息的获取渠道除了主治医生之外，还有许多其他渠道，例如微博、论坛、公众号、朋友圈、抖音等等，当然也包括直接听到的某种传闻和来自某个个体感知的片面之言。这些渠道的信息往往鱼龙混杂，有部分带有碎片化、非结构化、非逻辑化、非专业化的特征，难以清晰、精准和系统性地指向患者的疾病诊疗，其中还有可能产生不少不相关甚至是误导性的信息。一旦患者及其家属受到这些信息的干扰，就容易与医生形成认知错位，造成医患之间沟通的困难甚至是冲突。医疗人工智能具有纠偏功能，可以根据患者所输入的诊疗数据和信息，在患者问询答案生成的过程中，自动进行信息筛查，有效地消除非医生渠道信息的噪音，从而为患者提供更为系统、全面、精准和可靠的相关信息，减少医患之间额度认知错位。第四，医疗人工智能可以提高患者的参与度，有助于医患共享决策机制的形成。在传统的医患关系中，医生在诊疗决策中居于绝对主导地位，患者由于知识文化、专业背景、信息等方面的缘故，很难或者很少参与诊疗决策。但是任何诊疗结果都带有不同程度的不确定性，一旦诊疗结果不及患者的预期，患者就容易将责任归咎于做出诊疗决策的医生。这是大部分医患冲突的一个根源。医疗人工智能有助于缓解这种冲突。医疗人工智能能够快速精准地分析海量医疗数据，为医生和患者提供基于理论逻辑和实践证据的诊断、手术、治疗以及预后的不同方案，并在各方案之间进行诊疗风险比对，帮助双方更全面理解病情与诊疗方案选项，有助于患者在其中根据自身的各种条件做出选择。尤其是在医疗人工智能（如可视化模型、决策辅助系统）将复杂医学信息转化为通俗易懂的内容，降低患者的认知门槛之后，患者便有可能主动与医生沟通交流，参与诊疗讨论，为医生反馈更全面、更细致、更准确、更规范的主诉信息。此外，医疗人工智能可模拟不同方案的潜在结果，帮助医患共同权衡利弊，增强决策的透明度和个性化。总之，有了医疗人工智能的加入，医生在诊疗决策中的绝对主导地位会转向相对主导地位，一方面是因为它可以通过为患者提供更多的诊疗信息，增强患者的权能，减少知识偏差对患者作出决定的限制，为其参与医疗共享决策提供更多的数据支持最终，另一方面是医生在医疗人工智能的加持下，能够更聚焦患者价值观与偏好，从而推动医生从单向告知患者转向与患者共同决策，构建出以患者为中心的信任关系。
五、结语
目前，医疗人工智能已经在医疗领域掀起了深刻的变革浪潮。作为医患之间的一座全新桥梁，它在缓解医患矛盾，构建良性医患关系中的积极影响也随之逐步显现出来。医疗人工智能可以提高诊断与治疗的准确性和稳健性，减少医患关系的“爆点”；可以促进医患之间的沟通与交流，构建医患关系的“节点”；可以弥合医患之间的认知差异，筑牢医患关系的“支点”。众所周知，医患矛盾会损害医患之间的信任，增加医院的运营成本，是医院改革和发展最大绊脚石。所以如何进一步挖掘和提升医疗人工智能的积极作用，为自身的改革和发展奠定一个稳定的环境，是未来医院管理时刻面临的重大课题。上文从三个方面，重点探讨了医疗人工智能对医患关系产生的积极影响，以期起到抛砖引玉的作用，引起各方关注，并采取有效措施，进一步推进医疗人工智能在医疗领域的深度应用。
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作者简介：王剑 男，1978年3月出生，本科学历，临床医学学士学位，高级政工师， 武冈市疾病预防控制中心（卫生综合监督执法局）党总支书记、主任（局长），曾任武冈市人民医院副科级干部、人力资源部主任，长期从事医院管理，党务工作。
