技术革新与AI时代下全科医学的挑战与机遇：赋能循证化与个性化诊疗新范式

本刊推荐：针对技术发展背景下全科医学面临的转型压力，研究者开展了关于AI与技术支持下的全科实践研究，提出持续教育、技术赋能与AI辅助临床反思三大关键工具可提升诊疗复杂性与个性化水平，强调技术需与人文价值融合，为现代医学教育及临床实践转型提供了重要理论框架。

　　

在医学领域高度专业化的数十年发展后，全科医学（Generalist Practice）面临着前所未有的挑战与机遇。随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）和先进技术的迅猛发展，医疗模式正经历深刻变革。然而，过度依赖技术、临床习惯固化以及医学人文价值被稀释等问题也逐渐浮现。在这一背景下，如何重新定位全科医生的角色，使其在技术赋能下提供更复杂、更循证且更个性化的医疗服务，成为亟待探索的课题。为此，研究者F. BorrellCarrió和Josep Vidal Alaball在《Revista Clínica Espa?ola (English Edition)》上发表论文，系统探讨了技术时代全科医学的发展路径。

本研究主要基于理论分析和实践观察，未涉及具体实验技术，但强调了三类关键工具的应用：一是以转变临床习惯为目标的持续教育（Continuing Education）；二是为每位医师量身定制的先进技术工具；三是用于支持个性化临床反思的人工智能（AI）辅助系统。这些方法的整合旨在提升全科医生的综合诊疗能力。

研究结果通过多维度展开：

首先，在“工具赋能”方面，研究者提出持续教育、技术接入和AI辅助是重构全科实践的三大支柱。持续教育不仅更新知识，更着重于改变长期形成的临床惯性；技术工具如诊断设备、数据处理平台的普及使医生能够更高效地获取和分析信息；AI则通过算法支持临床决策，帮助医生进行更深入的病例反思和个性化治疗设计。

其次，针对“认知误区”，研究批判了“AI将使学习变得无用”的错误观念，指出这实质上是抗拒变革的表现。同时，作者也警示了过度依赖AI的风险，例如不加批判地接受其输出建议可能导致临床误判。强调医师必须保持主体性和责任意识，任何咨询结果的责任最终仍由医生承担。

最后，在“价值平衡”层面，研究重申技术应作为补充而非替代医学的人文关怀。成功的全科实践需融合技术效率与人性化照护，这离不开 institutional support（机构支持）、经验驱动的个人判断以及基于 semiological observation（症状学观察）的临床技能。

研究结论表明，技术时代为全科医学带来了重大转型机遇。通过整合教育、技术和AI，全科医生可提供更高质量、更个性化的医疗服务。然而，这一过程需警惕技术依赖与人文价值流失的风险。最终，研究的核心意义在于为全科医学的现代化提供了理论框架和实践方向，强调在技术赋能中坚守医学本质，推动全科医生成为未来医疗系统的中坚力量。