我们正在失去对“确定性”的控制，而这或许是医疗数字化以来最大的危机，也是唯一的转机。
在过去二十年里，我作为战略顾问走遍了国内顶尖的三甲医院，参与了无数次关于“互联互通”、“电子病历评级”的争吵。我们在这个行业里构建的所有大厦，其地基都是确定性（Determinism）。
如果你输入“阿司匹林”，系统必须弹出“出血风险提示”。如果医生点击“保存”，数据必须毫无偏差地写入数据库的那个格子里。这是一个 Input A 必然导致 Output B 的世界。在这个世界里，错误是可以被追溯的，责任是清晰的。
但昨天，当我看完 Martin Fowler 关于 AI 与软件工程未来的访谈，那种熟悉的、冰冷的脊背发凉感再次袭来。Martin 指出，AI 带来的最大变革，不是效率的提升，而是从确定性向非确定性（Non-determinism）的根本跃迁。
把这个逻辑平移到我们需要极度严谨的医疗领域，意味着什么？
意味着我们正在把一个只会照章办事的死板秘书，换成了一个才华横溢但偶尔会产生幻觉的天才疯子。
这是一个范式级的断裂。如果你还在用“工具”的思维去理解 AI，你不仅会浪费这次技术红利，更可能将你的机构置于巨大的法律与伦理风险之中。
一、 确定性的黄昏与概率的黎明
现在的电子病历（EMR）为什么难用？因为它是对物理世界的拙劣模仿，是强行用结构化字段去禁锢流动的临床思维。医生之所以恨 EMR，是因为它要求人像机器一样思考。
AI 的出现本应是解药。它允许自然语言，它理解模糊意图。但 Martin Fowler 极其敏锐地指出：当你接受了自然语言的灵活性，你也就被迫接受了结果的不可预测性。
在医疗场景下，这种“不可预测性”是致命的。
当 AI 辅助诊断系统给出一个治疗建议时，它不再是基于死板的规则树（Rule-based），而是基于数亿参数计算出的一个“概率最高的词”。它不是在查阅医学指南，它是在进行概率生成。
这就是目前的死结： 医学追求的是循证医学（EBM）的铁律，而 AI 提供的是统计学上的相关性。
如果我们不能解决这个认知冲突，所有的“智慧医疗”都只是披着高科技外衣的盲人摸象。
二、 人的退守与进击：从操作者到“验证架构师”
Martin 在访谈中提到了一个极具破坏性的概念——“Vibe Coding”（感觉编程），即开发者只凭感觉让 AI 写代码，而不去深究原理。他警告说，这会切断人的学习回路（Learning Loop）。
在医疗领域，我将其称为“临床直觉的去势”。
如果年轻医生习惯了点击 AI 生成的“完美病历”，习惯了照单全收 AI 推荐的检查路径，五年后，当 AI 遇到一个它是从未见过罕见病例而产生幻觉时，这位医生还有能力识别出其中的荒谬吗？
人机协作的机制必须发生根本性的改变：
任务拆解（Decomposition）： 医生不能再把“写病历”这个大任务整个丢给 AI。你必须学会将任务拆解为“提取主诉”、“归纳现病史”、“建议鉴别诊断”。每一个环节，都是一次独立的交互。
认知验证（Cognitive Verification）： 这是未来的核心医术。医生的核心能力将从“记忆知识”转变为“验证建议”。
以前：医生背诵《内科学》。
未来：AI 输出《内科学》的内容，医生必须在 3 秒内判断：“这句话在当前患者的肾功能不全背景下，是错的。”
循环中的最终裁决（Human-in-the-Loop）： 所有的 AI 决策，在触达患者之前，必须经过一个拥有执业资格的人类大脑。这不仅仅是法律要求，更是为了防止系统性的平庸之恶。
我们不再是系统的操作工，我们是 AI 输出内容的“总编辑”和“首席合规官”。
三、 语境感知：AI 必须懂得“院规”大于“医理”
通用的 GPT 模型在医疗里是无法直接落地的。为什么？因为它们懂“医理”，但不懂“院情”。
Martin 强调，AI 需要与业务环境融为一体。在医疗里，这个“环境”极其复杂：
法律法规： 比如某个药在这个省份的医保报销政策。
机构习惯： 比如这家医院心内科对于抗凝药的特殊偏好。
资源约束： AI 建议做 PET-CT，但你们医院压根没有这台设备，或者患者的经济状况无法承受。
一个没有机构记忆（Institutional Memory）的 AI，就像一个空降的外国专家，理论头头是道，落地水土不服。
未来的医疗 AI 架构，必须是一个“三明治模型”：
上层： 通用大模型（负责医学常识、语言理解）。
中层： 机构知识库（RAG，负责医院协议、法律法规、药品目录）。
下层： 个人偏好层（负责懂你）。
四、 个性化刻画：从“用户画像”到“数字化身”
这是 Martin 提到的第三点，也是最温暖的一点。
现在的系统是冷漠的。你用了十年 EMR，它依然不知道你喜欢把“体格检查”写得简略一点，还是喜欢详尽地描述肺部啰音。
未来的 AI 应当具有长短期记忆。它应该记得：
长期记忆： “李医生是呼吸科专家，他对慢阻肺病人的病史描述有特定的逻辑结构。”
短期记忆： “刚才李医生修改了我生成的这句关于‘胸痛’的描述，下一段现病史里，我要自动调整措辞风格。”
通过 Prompt Engineering（提示词工程），我们实际上是在训练一个“数字化身”（Digital Twin）。这个化身不仅是助手，它是医生思维的外化。
当 AI 能够预测你的下一个关注点，当它能够用你的语气写出符合你职业尊严的病程记录时，信任才会真正建立。
五、 结语：在不确定的浪潮中锚定人性
我们正站在一个分岔路口。
左边，是我们懒惰地将大脑外包给 AI，最终导致医疗质量的黑箱化和临床能力的退化。 右边，是我们痛苦地进化，学会驾驭这种“非确定性”，构建起严密的验证体系，让 AI 成为释放医生人文关怀的杠杆。
技术在加速，但医疗永远是关于人的。
不管算法如何进化，握着患者的手解释病情时眼里的光，面对绝症时共同承担的勇气，这些是确定性的，也是算法永远无法计算的。
我们需要 AI 处理那些繁琐的、基于概率的信息，以便我们腾出手来，去处理那些关于生命、尊严和爱的——确定的事。
–EOF–
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