和年苑

北京协和医院老年医学科公众号

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[ 老年讲堂 ] .

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专业核心｜临床推理｜证据更新｜复杂病例

— 核心观点 —

1. AI没有变得有温度，是医生被行政事务拖离了床旁。

2. 老年患者的多病共存、功能评估、心理社会需求和医疗意愿沟通，都更加要求医生在床旁。

3. AI的真正价值是：移除压在医患关系之上的事务，让医生回到以人为中心的实践。

2026年5月，JAMA发表了一篇观点文章：Artificial Intelligence Is Not the End of the Physician（人工智能不是医生的终结）。

多项盲法文本评估显示，AI聊天机器人的共情评分——这一曾被视作临床医生“最后堡垒”的人文品质——已经明显超越医生。

但作者给出了一个颠覆性的判断：算法并没有变得有温度，是医疗行业偏离床旁太远了。

医生被埋在了哪里？

电子病历文书、医保编码、事先授权、绩效指标、收件箱管理——每一项单独看都不致命，但层层叠加之下，医疗行业自己都认不出失去了什么。

数据显示，门诊医生49%的工作日花在电子病历和案头事务上，仅有27%用于直接临床接触。护士、药师、治疗师同样承受着类似的挤压。

职业倦怠只是后果之一——2011年至2023年间，美国医生倦怠率持续升高，在新冠大流行期间达到62.8%的峰值。

更深层的伤害是职业认同的瓦解：行政化医疗削弱了医生的自主性，把"胜任力"重新定义为"合规性"，在医患之间塞进一块屏幕，切断了那种让行医如使命般的人际联结。

图. 人工智能如何协助临床医生进行患者照护

* 作者使用了一个极具画面感的比喻：案头事务像地层一样逐年堆积，将医患相遇深埋在底部。

老年医学：最依赖“在场”的专科

老年综合评估（CGA）本身就是一项高度依赖时间的临床实践——功能状态、认知筛查、营养评估、多重用药审查、跌倒风险、社会支持、预立医疗计划……每一个维度都需要医生真正坐下来，去观察、倾听、追问。但当医生的认知资源有一半被文书消耗，留给这些"不紧急"对话的空间便所剩无几了。

老年患者的沟通也更耗时：听力下降，你得放慢语速；认知障碍，需要你反复确认理解；多病共存，需要你在多个诊断间权衡；临终关怀，你需要停下来、待在不确定中、与患者一起面对恐惧。作者也指出：体格检查、搭在肩上的一只手、愿意留下来倾听的那份耐心……这些都是不可替代的，也是不可假于人手的。

这些都是AI无法替代的。

AI的真正角色：挖掘，而非替代

文章提出一个核心概念：“挖掘”（excavation）。AI不是来替代医生的，而是来挖掉压在医患关系之上的那层行政“地层”。

对老年医学而言，AI可以承担病历摘要生成、药物相互作用筛查、随访提醒智能排期、量表评分初步整合——从而释放出老年科医生最稀缺的资源：完整的、不被打断的、面对患者的临床时间。

大语言模型在限时压力下的诊断准确率已经持平甚至超过住院医师，而限时压力，恰恰是人类推理能力退化最快的场景。一个认知资源被文书耗尽的医生，在面对患者突发状况时的临床判断力是打折的。AI不是替代医生的判断，而是保全它。

警惕走向“更高效的缺席”

作者警告：AI创造了一个岔路口。一条路通向床旁，另一条通向更远离床旁的地方——更快的文书、更高的吞吐量、同一个缺席的医生，只是缺席得更高效。如果只把AI用于加速产出，医患接触不会增加，只会变得更快速、更单薄。

老年医学领域尤其需要警惕这种风险。如果“效率”意味着用AI把每位老年患者的门诊时间进一步压缩，那我们得到的不是更好的照护，而是对老年人更系统化的忽视。

写在最后

Martinelli等人在文末写道：床旁一直是“地基”，但我们在上面建了太多东西，以至于忘了自己站在哪里。AI不是医生的终结——它让每个成为医生的理由得以回归。

对老年科来说，这个回归或许比任何专科都更迫切。我们的患者正在老去，而我们最核心的临床技能——综合评估、持续陪伴、在复杂性中做出以人为中心的决策——正在被蚕食。

AI不能让医学变得有温度，但可以拿掉我们做不到时最常用的那个借口。

每一项被算法接管的行政事务，都是这个职业可以为临床工作争取回来的时间。对老年医学而言，那就是回到老人身边的时间。

参考文献：