特约评论员刘远举

　　近日，湖南省医保局发布《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》，指出互联网医院严禁使用人工智能等自动生成处方。这背后是以DeepSeek为代表的AI技术，正在深刻改变医疗健康领域，并且产生一些新问题和新困惑。

　　在辅助诊断领域，目前，AI 已经可以明显地提升诊断效率与精准度。在医学影像、病理分析等领域，AI辅助癌前病变识别的特异性和敏感性超过90%，显著降低漏诊率。在肠癌筛查中，AI可自动分割病灶影像，优化诊断流程。而在诊断领域，AI可以加速医学知识，从研发到第一线快速扩散。

　　目前，AI通过远程诊疗、智能导诊等功能，打破地域限制，能够让优质医疗资源下沉。例如，四川绵阳游仙区使用AI系统对接国家核心知识库，快速获取诊断建议，减少误诊风险。因此，从现在医生群体、医疗系统的反应来看，对于AI在医疗领域的助力，是持普遍欢迎态度的。

　　实际上，大多数病例都在一个典型的范围内，其治疗行为，其实是相对规范的，即医生根据患者的病情、指征信息，在自己的知识库中，在治疗方案、手册中，去寻找对应的治疗方案。AI的确可以辅助医生进行这部分工作。当AI辅助医生完成基础性工作，适度参与那些常规疾病的诊疗，医生或许也更有时间和精力去攻克那些疑难杂症。

　　此外还有人担忧，AI参与诊疗，该如何确定责任和风险。这本质上就是新技术的风险分摊问题。这类问题类似外部性的分摊，根据科斯定理：只要财产权是明确的，并且交易成本为零或者很小，那么无论在开始时将财产权赋予谁，市场均衡的最终结果都是有效率的，实现资源配置的帕累托最优。

　　简单地说，只要新技术带来的综合效益超过风险，那么新技术通常不会被如何分摊风险困住，市场会找到一种新的方式去分摊风险，形成价格。比如，自动驾驶出了车祸，到底是自动驾驶技术的研发者、汽车厂、消费者、保险公司？市场自然会形成安排，并根据这种安排形成新的价格机制。比如，如果是研发者负责，那么研发者每年收取保险费，或者称之为使用年费。

　　实际生活中，有时医生也可能会出错，这种情况下医院会负责。真实社会中的人类活动往往都是伴随一定风险的。比如在汽车刚被投入使用的年代，汽车的风险远高于马车，但汽车带来的效益远超过风险，于是，人们发明了交通保险制度。所以，围绕AI参与辅诊，人们担忧的本质主要是新技术的风险分摊问题，关键在于相对风险与收益孰大孰小，应加快通过完善法律以破解相关争议。

　　当下，AI热潮席卷全球，但仅靠热情是不足以发展AI的，只有靠应用、靠市场收益，才能给AI的发展这把火，添上利润之油。所以，AI未来以何种角色和定位参与医疗服务，还需以更长远的角度去看、从经济规律去看、从人类技术社会发展的历史去看股票多少钱可以加杠杆，通过积极地修改法律法规明确界定风险等等，去迎接AI发展带来的新变化。

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