AI诊疗经验医学还是循证医学？

随着deepseek 的爆火，以及AI诊疗个案的肯定，似乎医生和患者都已经接受了AI在医学诊疗上的应用。人类诊疗模式存在经验医学和循证医学两种，那AI的诊疗是经验医学还是循证医学呢？

## 一、AI诊疗经验医学还是循证医学？

AI 进行诊疗与经验医学、循证医学都有一定关联。

## 经验医学角度

经验医学主要依靠医生个人的临床经验来进行疾病的诊断和治疗决策。AI 在一定程度上可以模拟经验医学。通过对大量医疗数据的学习，这些数据中包含了众多医生过往的诊断案例、治疗方法及对应的治疗效果等信息，AI 可以 “总结” 出类似医生经验的模式。例如，AI 通过分析大量肺炎病例的影像数据和诊断记录，学习到不同类型肺炎在影像上的特征表现，从而在面对新的影像时能像有经验的医生一样，依据之前学习到的 “经验” 进行初步判断。

## 循证医学角度

循证医学强调将临床研究证据作为临床诊疗的基础。AI 能够快速检索和分析海量的医学文献、临床研究数据，为医生提供基于最新研究成果的证据。比如，在制定某种癌症的治疗方案时，AI 可以迅速梳理全球范围内相关的最新临床研究，给出不同治疗手段的疗效对比、不良反应发生率等数据，帮助医生基于这些循证依据做出更科学合理的治疗决策。同时，AI 还可以结合患者个体的基因数据、病史等信息，综合循证依据来制定更个性化的诊疗方案 。

# 二、AI对临床经验的超强总结能力会不会取代循证医学？

尽管 AI 在医疗领域展现出巨大潜力，能够从海量诊疗数据中挖掘规律，但这并不意味着未来就不再需要循证医学。

从数据层面看，AI 分析的诊疗经验数据虽庞大，但存在局限性。这些数据往往是在真实医疗环境下收集的，存在数据不完整、不准确的情况。例如，部分患者的病史记录可能缺失关键信息，或者由于测量误差导致生理指标数据有误。而循证医学所依赖的临床研究数据，是在严格控制的试验条件下获取的，数据质量更可靠。以药物临床试验为例，通过随机对照试验，能准确评估药物的疗效和安全性，这种精确的数据是 AI 从常规诊疗经验中难以获取的。

从疾病复杂性角度分析，许多疾病的发病机制复杂，受多种因素交互影响。AI 单纯从诊疗经验中总结规律，可能无法全面理解疾病的本质。比如，某些罕见病的发病与特定基因变异、环境因素以及免疫系统异常等多种因素相关，仅靠分析诊疗经验，AI 可能忽略其中一些关键因素，导致对疾病的认识不全面。循证医学则通过系统的研究设计，全面考虑各种因素，能更深入地揭示疾病的发生发展机制。

此外，AI 基于经验数据得出的结论可能缺乏普适性。不同地区、人群的疾病特征和诊疗方式存在差异，AI 总结的规律可能只适用于特定的数据来源群体。而循证医学通过大规模、多中心的研究，能使研究结果更具普适性，为全球范围内的医疗决策提供可靠依据。

所以，虽然 AI 在诊疗中具有重要作用，但它无法完全替代循证医学。两者应相互补充，共同推动医疗诊断水平的提升。

## 三、循证医学如何适应AI诊疗？

循证医学若想更好地适应 AI 诊疗，可从以下几个方面着手：

### 整合 AI 技术辅助证据检索与评估

循证医学的核心在于对临床研究证据的检索、评估和应用。AI 强大的信息处理能力能极大地提高这一过程的效率。例如，利用自然语言处理技术，AI 可快速从海量医学文献中筛选出与特定疾病或治疗方法相关的研究，帮助研究者节省时间和精力。同时，基于机器学习算法的证据质量评估工具，能根据研究设计、样本量、数据完整性等多维度指标，对检索到的证据进行自动评分和分类，使证据评估更加客观、准确。

### 借助 AI 优化临床研究设计

在设计临床研究时，AI 可发挥关键作用。通过对过往病例数据的分析，AI 能帮助研究者确定合适的样本量、筛选更具代表性的研究对象，以及合理设置对照组和干预组。以药物研发为例，AI 可以分析大量患者的基因数据、生理指标和疾病史，预测哪些患者更有可能对某种药物产生良好反应，从而精准地选择研究对象，提高临床试验的成功率和研究结果的可靠性。

### 利用 AI 进行数据整合与分析

循证医学需要整合来自不同地区、不同研究机构的大量数据。AI 的数据挖掘和整合技术能够将分散的临床数据、影像数据、基因数据等进行统一处理和分析，挖掘其中潜在的关联和规律。比如，通过整合多中心的肿瘤患者数据，AI 可以发现不同治疗方案在不同基因亚型患者中的疗效差异，为制定更精准的肿瘤治疗指南提供依据。

### 加强人机协作提升医疗决策

医生是循证医学实践的主体，未来应加强医生与 AI 的协作。一方面，医生要提升自身的 AI 素养，学会正确解读和应用 AI 提供的分析结果；另一方面，AI 系统应设计得更加人性化，以直观易懂的方式向医生展示证据和建议，辅助医生做出更科学的医疗决策。例如，在面对复杂的病例时，AI 可以提供多种可能的诊断和治疗方案，并附上循证依据，医生则根据患者的具体情况和自身临床经验进行综合判断。

### 规范 AI 在循证医学中的应用

随着 AI 在循证医学中的应用越来越广泛，制定相应的规范和标准至关重要。这包括对 AI 算法的验证和监管，确保其输出结果的准确性和可靠性；明确 AI 生成证据的等级和应用范围，避免盲目依赖；以及保障患者数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用。

总之，通过上述措施，循证医学能够更好地与 AI 诊疗相结合，充分发挥两者的优势，为提高医疗质量和改善患者健康提供有力支持。