一、引言：AI賦能病理醫(yī)療的時(shí)代命題與倫理自覺(jué)演講人2026-01-09

01引言：AI賦能病理醫(yī)療的時(shí)代命題與倫理自覺(jué)02AI驅(qū)動(dòng)病理醫(yī)療資源分配：現(xiàn)狀與價(jià)值重構(gòu)03公平性挑戰(zhàn)：AI可能加劇的“數(shù)字鴻溝”與分配不公04倫理考量的多維透視：當(dāng)技術(shù)理性遭遇價(jià)值理性05構(gòu)建公平與倫理協(xié)同的治理框架：向“負(fù)責(zé)任的AI”轉(zhuǎn)型06結(jié)論：回歸醫(yī)療的本質(zhì)——以AI之力，守護(hù)公平與尊嚴(yán)目錄

AI驅(qū)動(dòng)下的病理醫(yī)療資源分配：公平性與倫理考量AI驅(qū)動(dòng)下的病理醫(yī)療資源分配：公平性與倫理考量01ONE引言：AI賦能病理醫(yī)療的時(shí)代命題與倫理自覺(jué)

引言：AI賦能病理醫(yī)療的時(shí)代命題與倫理自覺(jué)作為一名深耕病理醫(yī)療領(lǐng)域十余年的從業(yè)者，我親歷了傳統(tǒng)病理診斷模式下資源分配的困境——當(dāng)基層醫(yī)院因缺乏資深病理醫(yī)師而延誤患者診斷，當(dāng)偏遠(yuǎn)地區(qū)的病理標(biāo)本需長(zhǎng)途跋涉送至三甲醫(yī)院，當(dāng)“等待報(bào)告”成為無(wú)數(shù)家庭焦慮的日常，我們不得不承認(rèn)：病理醫(yī)療資源的時(shí)空失衡，已成為制約醫(yī)療公平的“隱形瓶頸”。而人工智能（AI）技術(shù)的崛起，為破解這一難題提供了前所未有的機(jī)遇：AI輔助診斷系統(tǒng)能通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法快速識(shí)別病理圖像，遠(yuǎn)程病理平臺(tái)可讓基層患者共享專(zhuān)家級(jí)診斷資源，智能調(diào)度系統(tǒng)則能優(yōu)化病理標(biāo)本的流轉(zhuǎn)與分配效率……這些技術(shù)突破，正在重構(gòu)病理醫(yī)療資源的分配邏輯。然而，當(dāng)我們?yōu)锳I帶來(lái)的效率提升歡呼時(shí)，一個(gè)更深層的問(wèn)題浮出水面：技術(shù)本身能否自動(dòng)實(shí)現(xiàn)公平？當(dāng)算法開(kāi)始介入資源的“優(yōu)先級(jí)排序”，當(dāng)數(shù)據(jù)偏差可能放大既有差距，當(dāng)商業(yè)邏輯與醫(yī)療公益產(chǎn)生碰撞，

引言：AI賦能病理醫(yī)療的時(shí)代命題與倫理自覺(jué)我們不得不以“倫理自覺(jué)”審視AI驅(qū)動(dòng)下的病理資源分配——這不僅是技術(shù)問(wèn)題，更是關(guān)乎生命尊嚴(yán)與社會(huì)正義的價(jià)值命題。本文將從行業(yè)實(shí)踐出發(fā)，系統(tǒng)剖析AI在病理資源分配中的現(xiàn)實(shí)作用、公平性挑戰(zhàn)、倫理困境，并探索構(gòu)建“技術(shù)向善”的治理路徑，以期為AI醫(yī)療的健康發(fā)展提供鏡鑒。02ONEAI驅(qū)動(dòng)病理醫(yī)療資源分配：現(xiàn)狀與價(jià)值重構(gòu)

傳統(tǒng)病理醫(yī)療資源分配的結(jié)構(gòu)性困境病理診斷是疾病診斷的“金標(biāo)準(zhǔn)”，但其資源分配長(zhǎng)期面臨“三重失衡”：1.地域失衡：我國(guó)病理醫(yī)師資源分布極不均勻，東部三甲醫(yī)院每萬(wàn)人擁有病理醫(yī)師數(shù)約為西部基層醫(yī)院的10倍，中西部地區(qū)縣級(jí)醫(yī)院病理科覆蓋率不足60%，部分偏遠(yuǎn)地區(qū)甚至依賴(lài)“送外院會(huì)診”的原始模式。2.能力失衡：資深病理醫(yī)師的培養(yǎng)周期長(zhǎng)達(dá)10-15年，基層醫(yī)院普遍面臨“無(wú)人可用、無(wú)力診斷”的困境，導(dǎo)致乳腺癌、宮頸癌等常見(jiàn)腫瘤的病理診斷符合率較三甲醫(yī)院低15%-20%。3.效率失衡：傳統(tǒng)病理診斷依賴(lài)人工閱片，一名醫(yī)師日均閱片量約50-80例，面對(duì)逐年增長(zhǎng)的病理標(biāo)本量（年增速超20%），報(bào)告出具周期普遍延長(zhǎng)至3-7天，急診病理

傳統(tǒng)病理醫(yī)療資源分配的結(jié)構(gòu)性困境甚至需“加塞”處理，延誤救治時(shí)機(jī)。這些困境的本質(zhì)，是優(yōu)質(zhì)病理資源的“稀缺性”與公眾需求的“增長(zhǎng)性”之間的矛盾，而AI技術(shù)的介入，正從“效率替代”“空間延伸”“能力下沉”三個(gè)維度重構(gòu)資源分配邏輯。

AI在病理資源分配中的核心作用機(jī)制效率替代：緩解人力資源短缺AI輔助診斷系統(tǒng)通過(guò)訓(xùn)練數(shù)百萬(wàn)張病理圖像，可快速完成細(xì)胞分類(lèi)、腫瘤識(shí)別等重復(fù)性工作，將醫(yī)師從“機(jī)械閱片”中解放。例如，某款A(yù)I系統(tǒng)對(duì)宮頸細(xì)胞涂片的初篩速度可達(dá)人工的20倍，準(zhǔn)確率達(dá)95%以上，使基層醫(yī)院病理科的單人日均處理量提升至150例，有效緩解了“醫(yī)師不足”的瓶頸。

AI在病理資源分配中的核心作用機(jī)制空間延伸：打破地域資源壁壘基于5G和云技術(shù)的遠(yuǎn)程病理AI平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)高清病理圖像的實(shí)時(shí)傳輸與AI輔助診斷。我們?cè)鴧⑴c“西部病理幫扶項(xiàng)目”：為云南某縣級(jí)醫(yī)院部署AI遠(yuǎn)程系統(tǒng)后，當(dāng)?shù)鼗颊叩牟±順?biāo)本可在1小時(shí)內(nèi)上傳至省級(jí)專(zhuān)家平臺(tái)，AI系統(tǒng)同步完成初步診斷，專(zhuān)家僅需復(fù)核AI標(biāo)記的“可疑區(qū)域”，診斷周期從原來(lái)的7天縮短至24小時(shí)，診斷準(zhǔn)確率提升至92%。

AI在病理資源分配中的核心作用機(jī)制能力下沉：賦能基層診斷水平AI的“知識(shí)復(fù)用”特性使其成為基層醫(yī)師的“智能助手”。例如，針對(duì)基層常見(jiàn)的肝臟穿刺活檢，AI系統(tǒng)不僅能實(shí)時(shí)標(biāo)注“肝硬化”“早期肝癌”等關(guān)鍵特征，還能生成診斷提示和鑒別診斷建議，幫助低年資醫(yī)師快速掌握診斷要點(diǎn)。我們?cè)谛陆晨h級(jí)醫(yī)院的試點(diǎn)顯示，使用AI輔助系統(tǒng)后，該院肝臟病理診斷的符合率從65%提升至88%，與三甲醫(yī)院的差距顯著縮小。這些實(shí)踐表明，AI并非簡(jiǎn)單“替代”人類(lèi)醫(yī)師，而是通過(guò)“效率-空間-能力”的重構(gòu)，讓優(yōu)質(zhì)病理資源從“集中化”走向“分布式”，從“精英化”走向“普惠化”，這是對(duì)傳統(tǒng)資源分配模式的革命性突破。03ONE公平性挑戰(zhàn)：AI可能加劇的“數(shù)字鴻溝”與分配不公

公平性挑戰(zhàn)：AI可能加劇的“數(shù)字鴻溝”與分配不公盡管AI為病理資源分配帶來(lái)了希望，但技術(shù)本身的中立性只是“理想假設(shè)”。在落地實(shí)踐中，算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、部署條件等環(huán)節(jié)的偏差，反而可能成為“不公平的新來(lái)源”，這種“AI公平性悖論”需要我們高度警惕。

技術(shù)鴻溝：AI部署的“馬太效應(yīng)”1.硬件基礎(chǔ)設(shè)施差異：AI系統(tǒng)的運(yùn)行依賴(lài)高性能計(jì)算設(shè)備、穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)和數(shù)字化病理掃描儀，而基層醫(yī)院普遍面臨“設(shè)備老舊、網(wǎng)絡(luò)不暢”的問(wèn)題。我們?cè)谡{(diào)研中發(fā)現(xiàn)，西部某省30%的縣級(jí)醫(yī)院尚未配備數(shù)字化病理掃描儀，即使引入AI系統(tǒng)，仍需依賴(lài)傳統(tǒng)玻璃切片，導(dǎo)致AI無(wú)法發(fā)揮效能。這種“有AI無(wú)數(shù)據(jù)”的困境，使資源本就匱乏的基層地區(qū)進(jìn)一步被邊緣化。2.算法適配性不足：當(dāng)前多數(shù)AI系統(tǒng)基于三甲醫(yī)院數(shù)據(jù)訓(xùn)練，對(duì)基層常見(jiàn)病、多發(fā)病的識(shí)別能力較弱。例如，某款商業(yè)AI系統(tǒng)對(duì)肺腺癌的診斷準(zhǔn)確率達(dá)98%，但對(duì)西部牧區(qū)高發(fā)的“肺包蟲(chóng)病”的識(shí)別準(zhǔn)確率僅為63%，因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中肺包蟲(chóng)病例占比不足0.5%。算法的“精英偏好”導(dǎo)致其在基層的“水土不服”，反而加劇了“三甲醫(yī)院越用越準(zhǔn)，基層醫(yī)院越用越差”的馬太效應(yīng)。

數(shù)據(jù)鴻溝：訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“代表性偏差”AI的“智能”源于數(shù)據(jù)，但病理數(shù)據(jù)的采集存在天然的“選擇性偏差”：1.地域偏差：大型三甲醫(yī)院集中了疑難復(fù)雜病例，而基層醫(yī)院以常見(jiàn)病、輕癥為主，但公開(kāi)數(shù)據(jù)集中，三甲醫(yī)院數(shù)據(jù)占比超70%，基層數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失。2.人群偏差：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，漢族、城市患者占比超80%，少數(shù)民族、農(nóng)村患者數(shù)據(jù)不足，導(dǎo)致AI對(duì)特定人群的病理特征識(shí)別能力不足。例如，某AI系統(tǒng)在診斷維吾爾族患者的“胃癌”時(shí)，因缺乏該人群的“腸化生”特征數(shù)據(jù)，漏診率高達(dá)18%。這種“數(shù)據(jù)殖民主義”現(xiàn)象，使AI系統(tǒng)在資源分配中可能“優(yōu)先服務(wù)多數(shù)群體”，而忽視少數(shù)群體的特殊需求，形成“算法性歧視”。

群體鴻溝：弱勢(shì)群體的“AI可及性障礙”在右側(cè)編輯區(qū)輸入內(nèi)容1.老年患者群體：我國(guó)60歲以上人口占比超18%，但部分老年患者對(duì)“AI診斷”存在抵觸心理，認(rèn)為“機(jī)器不如醫(yī)生可靠”。我們?cè)谏鐓^(qū)調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，42%的老年患者更愿意選擇“人工診斷”，即使這意味著更長(zhǎng)的等待時(shí)間。這種“技術(shù)信任赤字”使AI資源難以覆蓋老年群體。01這些挑戰(zhàn)表明，若缺乏公平性導(dǎo)向的制度設(shè)計(jì)，AI可能成為“放大器”，將傳統(tǒng)資源分配的不公固化為“數(shù)字鴻溝”。正如哈佛大學(xué)學(xué)者伊娃泰斯克所言：“技術(shù)從不改變權(quán)力結(jié)構(gòu)，它只是讓現(xiàn)有的權(quán)力更有效率?！痹诓±磲t(yī)療領(lǐng)域，這句話(huà)值得我們深思。2.低收入群體：部分AI診斷服務(wù)需額外收費(fèi)（如AI高級(jí)篩查），而基層患者對(duì)價(jià)格敏感度高。我們?cè)谫F州某縣的調(diào)查顯示，65%的患者認(rèn)為“AI加價(jià)”增加了就醫(yī)負(fù)擔(dān)，寧愿選擇“免費(fèi)但慢”的人工診斷，導(dǎo)致AI資源在分配中出現(xiàn)“嫌貧愛(ài)富”的傾向。0204ONE倫理考量的多維透視：當(dāng)技術(shù)理性遭遇價(jià)值理性

倫理考量的多維透視：當(dāng)技術(shù)理性遭遇價(jià)值理性AI驅(qū)動(dòng)病理資源分配的核心矛盾，是“技術(shù)理性”（效率、精準(zhǔn)、可量化）與“價(jià)值理性”（公平、尊嚴(yán)、人文關(guān)懷）的碰撞。這些倫理問(wèn)題并非“技術(shù)故障”，而是技術(shù)嵌入社會(huì)系統(tǒng)后的必然產(chǎn)物，需要我們從“責(zé)任歸屬”“人文關(guān)懷”“公共利益”等維度深入剖析。

隱私保護(hù)：病理數(shù)據(jù)的“安全與共享”困境病理數(shù)據(jù)包含患者基因信息、疾病史等高度敏感信息，其“二次利用”是AI訓(xùn)練的基礎(chǔ)，但也帶來(lái)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)：1.數(shù)據(jù)匿名化的難題：病理圖像中的細(xì)胞形態(tài)、組織結(jié)構(gòu)等特征具有“個(gè)體唯一性”，即使去除姓名、身份證號(hào)，仍可能通過(guò)圖像比對(duì)反患者身份。我們?cè)谀炒螖?shù)據(jù)合作中發(fā)現(xiàn)，某企業(yè)未經(jīng)充分匿名化處理，將三甲醫(yī)院的病理圖像用于AI訓(xùn)練，導(dǎo)致部分患者的基因信息泄露，引發(fā)法律糾紛。2.數(shù)據(jù)權(quán)屬的模糊性：患者、醫(yī)院、AI企業(yè)對(duì)病理數(shù)據(jù)的“所有權(quán)”和“使用權(quán)”缺乏明確界定。例如，患者是否有權(quán)拒絕其病理數(shù)據(jù)用于AI訓(xùn)練？醫(yī)院能否將數(shù)據(jù)共享給商業(yè)AI企業(yè)？這些問(wèn)題在現(xiàn)有法律框架下仍存爭(zhēng)議。

責(zé)任歸屬：AI誤診的“責(zé)任鏈斷裂”當(dāng)AI輔助診斷出現(xiàn)錯(cuò)誤，責(zé)任應(yīng)如何界定？這一問(wèn)題在現(xiàn)有醫(yī)療實(shí)踐中尚未形成共識(shí)：1.“人機(jī)共責(zé)”的模糊地帶：若醫(yī)師采納了AI的錯(cuò)誤建議導(dǎo)致誤診，是醫(yī)師負(fù)全責(zé)，還是AI企業(yè)需承擔(dān)連帶責(zé)任？例如，我們?cè)谀嘲咐杏龅剑夯鶎俞t(yī)師使用AI系統(tǒng)診斷乳腺癌，AI漏診了早期浸潤(rùn)，導(dǎo)致患者延誤治療，法院最終以“醫(yī)師未盡復(fù)核義務(wù)”判決醫(yī)院賠償，但AI系統(tǒng)的算法缺陷卻未被追責(zé)。2.算法“黑箱”的責(zé)任規(guī)避：多數(shù)AI系統(tǒng)的決策邏輯難以解釋?zhuān)ㄈ缟疃葘W(xué)習(xí)模型），當(dāng)出現(xiàn)誤診時(shí)，企業(yè)常以“算法復(fù)雜性”為由拒絕公開(kāi)技術(shù)細(xì)節(jié)，導(dǎo)致責(zé)任認(rèn)定陷入“技術(shù)壁壘”。這種“黑箱困境”使患者權(quán)益救濟(jì)渠道受阻，也削弱了公眾對(duì)AI診斷的信任。

自主性危機(jī)：醫(yī)師與患者的“決策權(quán)讓渡”1.醫(yī)師的“算法依賴(lài)”：過(guò)度依賴(lài)AI可能導(dǎo)致醫(yī)師診斷能力退化。我們?cè)谡{(diào)研中發(fā)現(xiàn)，部分年輕醫(yī)師“離開(kāi)AI就不會(huì)看病”，對(duì)AI的“盲從”削弱了其獨(dú)立思考和臨床判斷能力。這種“工具理性”對(duì)“專(zhuān)業(yè)理性”的侵蝕，長(zhǎng)期看會(huì)導(dǎo)致病理醫(yī)療整體水平的下降。2.患者的“知情同意權(quán)”：AI診斷是否需向患者告知？多數(shù)醫(yī)院僅告知“采用輔助診斷技術(shù)”，卻未說(shuō)明AI的具體作用和潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種“信息不對(duì)稱(chēng)”剝奪了患者的選擇權(quán)，也違背了醫(yī)療倫理中的“知情同意”原則。

利益沖突：商業(yè)邏輯與醫(yī)療公益的博弈AI企業(yè)在病理資源分配中的角色定位，直接影響其行為邏輯：1.“盈利優(yōu)先”的部署策略：商業(yè)AI企業(yè)更傾向于將資源投向“高回報(bào)”地區(qū)（如東部三甲醫(yī)院），而非“低收益”的基層市場(chǎng)，這與其“企業(yè)社會(huì)責(zé)任”形成沖突。例如，某企業(yè)研發(fā)的AI病理系統(tǒng)，在東部三甲醫(yī)院的部署率達(dá)80%，但在西部基層醫(yī)院的部署率不足10%，其“嫌貧愛(ài)富”的部署策略加劇了資源分配不公。2.“數(shù)據(jù)壟斷”的競(jìng)爭(zhēng)壁壘：頭部AI企業(yè)通過(guò)積累海量病理數(shù)據(jù)形成“數(shù)據(jù)護(hù)城河”，限制中小企業(yè)和基層機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)獲取，導(dǎo)致資源分配的“權(quán)力集中”。這種“數(shù)據(jù)壟斷”不僅阻礙技術(shù)創(chuàng)新，也使優(yōu)質(zhì)病理資源進(jìn)一步向頭部企業(yè)傾斜。這些倫理問(wèn)題警示我們：AI在病理資源分配中的應(yīng)用，絕非單純的技術(shù)升級(jí)，而是對(duì)醫(yī)療倫理體系的重塑。若缺乏對(duì)“技術(shù)價(jià)值”的反思與規(guī)范，AI可能偏離“救死扶傷”的初心，淪為資本逐利或技術(shù)霸權(quán)的工具。05ONE構(gòu)建公平與倫理協(xié)同的治理框架：向“負(fù)責(zé)任的AI”轉(zhuǎn)型

構(gòu)建公平與倫理協(xié)同的治理框架：向“負(fù)責(zé)任的AI”轉(zhuǎn)型面對(duì)AI驅(qū)動(dòng)病理資源分配的公平性挑戰(zhàn)與倫理困境，我們需要構(gòu)建“技術(shù)-制度-文化”三位一體的治理框架，讓AI在“效率”與“公平”、“創(chuàng)新”與“責(zé)任”之間找到平衡點(diǎn)。

政策規(guī)制：明確AI資源分配的“公平性底線(xiàn)”1.制定AI醫(yī)療資源分配標(biāo)準(zhǔn)：政府應(yīng)出臺(tái)《AI病理醫(yī)療資源公平性指南》，明確AI系統(tǒng)在基層部署的覆蓋率、數(shù)據(jù)采集的群體代表性、診斷服務(wù)的可及性等指標(biāo)。例如，要求AI企業(yè)將基層常見(jiàn)病數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練集，且占比不低于30%；對(duì)部署AI的基層醫(yī)院給予硬件補(bǔ)貼和稅收優(yōu)惠，縮小“硬件鴻溝”。012.建立數(shù)據(jù)共享與隱私保護(hù)機(jī)制：推動(dòng)建立國(guó)家級(jí)病理數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，采用“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”等技術(shù)實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)不動(dòng)模型動(dòng)”，在保護(hù)隱私的前提下促進(jìn)數(shù)據(jù)流通。同時(shí)，制定《病理數(shù)據(jù)倫理使用條例》，明確數(shù)據(jù)匿名化標(biāo)準(zhǔn)、患者知情同意流程和數(shù)據(jù)權(quán)屬劃分，杜絕數(shù)據(jù)濫用。023.完善責(zé)任認(rèn)定與監(jiān)管體系：設(shè)立“AI醫(yī)療倫理審查委員會(huì)”，對(duì)AI系統(tǒng)的算法透明度、公平性、安全性進(jìn)行前置審查；建立“AI誤診責(zé)任險(xiǎn)”，強(qiáng)制要求AI企業(yè)投保，明確醫(yī)師、企業(yè)、醫(yī)院的責(zé)任分擔(dān)機(jī)制，保障患者權(quán)益。03

技術(shù)創(chuàng)新：開(kāi)發(fā)“公平導(dǎo)向”的AI系統(tǒng)1.優(yōu)化算法設(shè)計(jì)，提升基層適配性：鼓勵(lì)A(yù)I企業(yè)開(kāi)發(fā)“輕量化、低成本”的病理診斷系統(tǒng)，適配基層醫(yī)院的硬件條件；采用“遷移學(xué)習(xí)”等技術(shù)，將三甲醫(yī)院的知識(shí)“遷移”至基層場(chǎng)景，提升AI對(duì)基層常見(jiàn)病的識(shí)別能力。例如，我們團(tuán)隊(duì)正在研發(fā)的“基層專(zhuān)用AI病理系統(tǒng)”，模型大小僅為商業(yè)系統(tǒng)的1/10，可在普通電腦上運(yùn)行，且對(duì)西部高發(fā)病種的識(shí)別準(zhǔn)確率提升至90%以上。2.推動(dòng)“人機(jī)協(xié)同”的診療模式：AI定位為“醫(yī)師助手”而非“替代者”，通過(guò)“AI初篩+專(zhuān)家復(fù)核”的模式，既提升效率，又保留人文關(guān)懷。例如，在遠(yuǎn)程病理平臺(tái)中，AI系統(tǒng)自動(dòng)標(biāo)記“可疑區(qū)域”，專(zhuān)家僅需復(fù)核這些區(qū)域，將工作效率提升3倍，同時(shí)避免“過(guò)度依賴(lài)AI”的風(fēng)險(xiǎn)。

機(jī)制建設(shè)：構(gòu)建“多元共治”的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)1.建立“三級(jí)聯(lián)動(dòng)”的病理資源分配體系：以國(guó)家醫(yī)學(xué)中心為“大腦”，省級(jí)醫(yī)院為“樞紐”，基層醫(yī)院為“終端”，通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)“上級(jí)帶下級(jí)、專(zhuān)家?guī)Щ鶎印钡膮f(xié)作機(jī)制。例如，國(guó)家病理質(zhì)控中心可開(kāi)發(fā)“AI教學(xué)平臺(tái)”，向基層醫(yī)師推送典型病例和診斷思路，同步提升基層診斷能力。2.加強(qiáng)AI醫(yī)學(xué)倫理教育：在醫(yī)學(xué)院校和醫(yī)師培訓(xùn)中增設(shè)“AI醫(yī)療倫理”課程，培養(yǎng)醫(yī)師的“算法批判思維”；開(kāi)展公眾科普，提升患者對(duì)AI的認(rèn)知和信任，消除“技術(shù)恐懼”。我們?cè)谡憬成鐓^(qū)的試點(diǎn)顯示，通過(guò)AI病理知識(shí)講座，老年患者對(duì)AI診斷的接受度從35%提升至68%。

文化重塑：倡導(dǎo)“技術(shù)向善”的價(jià)值理念A(yù)I醫(yī)療的健