AI预测的中国医生关注的10大问题
我们最关注的这个，没有这一切免谈
1人工智能与临床决策：医生会被AI取代，还是成为驾驭AI的“超级医生”？
关注核心： AI诊断的准确性与责任界定、人机协作的新工作流、自身角色从“信息处理器”向“决策与情感关怀者”的转变。
2DRG/DIP支付改革下，如何平衡医疗质量与医保控费的经济压力？
关注核心： 在“病种包干付费”模式下，如何避免医疗不足或过度，保障患者3疗效的同时确保科室的可持续运营。
患者关系新挑战：在信息爆炸与维权意识高涨时代，如何构建稳固的医患信任？
关注核心： 应对来自网络信息的患者质疑，防范医疗纠纷，提升医患沟通效率与共情能力。
4“互联网+医疗”常态化，线上诊疗的规范、效率与安全边界何在？
关注核心： 线上首诊的可行性、电子处方的合理性、复诊患者的随访管理，以及如何避免误诊风险。
5精准医疗与基因编辑：技术飞跃带来的伦理困境与临床应用挑战是什么？
关注核心： 基因数据的隐私保护、基因编辑的伦理红线、高昂的精准治疗费用与公平可及性。
6医生职业倦怠：如何在高强度工作与科研压力下，守护自身的“身心健康”？
关注核心： 超长工时、论文与课题的“双考核”压力、情绪耗竭，以及寻求工作与生活的平衡。
7集采常态化与药物/耗材选择：如何在政策限制下为患者制定最优治疗方案？
关注核心： 集采药品和耗材的疗效与品牌差异，如何在有限选择中坚守临床疗效第一的原则。
8数据赋能与隐私保护：临床大数据如何用于科研，又能守住患者的隐私底线？
关注核心： 医疗数据的安全使用、脱敏规范、科研价值挖掘与防范数据泄露的法律风险。
9基层与多学科协作：在分级诊疗中，如何扮演好“守门人”与“协作节点”的角色？
关注核心： 提升全科能力，与上级医院和专科医生建立高效转诊及会诊机制，优化患者全程管理。
10终身学习与知识更新：如何应对医学知识的“爆炸式”迭代，避免技术落伍？
关注核心： 在繁忙工作之余，高效追踪前沿指南和技术（如AI、机器人手术），保持持续的职业竞争力。
