县域医疗机构应全面部署AI辅助诊断系统提升基层服务能力

县域医疗机构应全面部署AI辅助诊断系统需防范技术依赖弱化医师技能

　　坐在我右手边的是正方护理学院代表队，他们本场比赛的立场是县域医疗机构应全面部署 AI 辅助诊断系统提升基层服务能力。

　　下面有请正方辩手进行自我介绍。

　　舌战群儒，气可吞此分所致山河震动；纵论九州，一正天地之道；同辩八方，尽显少年峥嵘。

　　大家好，我是正方四辩纪张辩，正方三辩张子杰，正方二辩刘文杰，正方一辩不残，携正方问候在场各位。

　　坐在我左手边的是反方代表队，他们本场比赛的立场是县域医疗机构应全面部署 AI 辅助诊断系统需防范技术依赖弱化医师技能。

　　接下来也请反方辩手进行自我介绍。

　　人新为本地，古任繁方一圣出为变记，术为任本，二变十为中要。反方 2 辩 10 块因面中要一分变黑，反方 3 辩黑碳的因素空略有道，反方 4 辩 30 秒，连反方辩论队问候在场各位。

　　接下来，请允许我为大家介绍本场比赛。

　　今天究竟鹿死谁手，花落谁家，还要看每一位辩手的智慧和口才。现在我宣布，新疆医科大学第一届新杯辩论赛第一轮小组赛正式开始。

　　首先是第一轮的质询环节，请注意每环节使用时间不得少于一分钟，不足一分钟按一分钟进行计算。质询环节采用单边计时，只记质询方时长，质询方有权打断被质询方。

　　有请正方一辩进行立论陈词。

　　尊敬的评委，对方辩友，各位观众大家好。我方坚定地主张，县域医疗机构应全面部署AI辅助诊断系统，以全面提升基层服务能力。

　　当一位新疆牧民因AI诊断在黄金45分钟内挽回生命，当一位藏族老阿妈通过AI双语系统跨越语言鸿沟获得精准治疗，我们看到的不仅是技术的进步，更是医疗公平的曙光。当前基层面临大病接不住、小病留不下的困局，依靠传统人力扩张的方式只会让医疗资源的不均衡愈发恶化。而AI辅助诊断系统正是打破这一困局的利器，它绝不是要积极替代医生，而是以三大革命性价值重构基层医疗生态。

　　第一层变革，人机协作的模式，让基层医生从劳工转变为健康管家。根据国家卫健委2024年数据，当基层医生接诊超过2000人次时，会疲于分析病史，而AI以数据优势重构工作流程。甘肃某医院引入AI后，及时将60%的机械劳动转为临床决策，肺结节检出效率提升40%，早期肺癌筛查率增长300%。这绝非简单的效率提升，而是让医生回归健康守门人的本位。

　　第二重跨越，云端赋能提升能力。新疆卫健委2024年报告显示，在吐鲁番使用AI辅助诊断时，消化肿瘤早筛准确率从60%飙升至93%，通过病例对比学习，让年轻医生半年内复杂病例诊断能力提升40%。在阿克苏，双语AI系统让数千名少数民族患者跨越语言鸿沟，医生可通过平板电脑连接北京协和的AI知识库，实现了基层医生成长的重要突破。

　　第三重核心，智能串联诊疗流程。AI打通医疗数据的最后一公里，使用AI串联23家相关资源构建云端诊断共同体，让急性心梗的救治时间缩短5个小时，抢救成功率提升35%。这种协同配合模式使县域就诊率突破85%。当AI成为分诊分级诊疗的智能连接器，大医院的优质资源都将转化为基层的福利。

　　各位，当数据显示我国基层医疗市场规模是大城市的3倍时，我们还能谨慎观望，让老百姓的健康冒险吗？当国家战略要求2025年基层首诊率达到90%，我们还能靠传统模式完成任务吗？医疗公平在于AI全面平等地分配和横断在城乡之间的资源共享。这不仅是AI部署的技术挑战，更是一场守护人民健康的国家行动。让我们以AI为名，在建设的蓝图上书写新时代的智慧医疗故事，用算力穿透屏障，用智慧凝聚希望。

　　谢谢！

　　好的，感谢正方一辩精彩发言，下面有请反方一辩对正方一辩进行质询，计时开始。

　　对方辩友，我想问一下，如何避免医师因为有AI辅助诊断就不再主动去提升临床技能？

　　对方辩友的顾虑是正常的。我们需要明确，AI辅助医生，医生才是决策者。对于技能退化的担忧，AI的定位是数字教科书而非替代。在部署AI的同时，国家卫健委要求县级医院保留指定病例，并配备离线诊断设备，还定期开展断网检验。例如，2023年河南暴雨期间，河南省提前进入应急培训，在AI系统宕机的情况下，仍保持了85%的基础诊断准确率。

　　你还问到，AI的知识库能否实现最新的医学智能，以及如何应对知识滞后的风险。我还是要强调，AI是辅助，医生才是决策者。AI辅助岗位是提供参考数据，即便参考数据不够，医生也可以作为决策者。我们应当预防AI会拉低医生的平均能力，但实际上，AI只会让医生的能力更上一层楼，医生是有决策能力的。

　　我们并不否认你方所说的部署AI会提升基层的服务能力，但这些是片面的。我们还是应当以提升医生自身技能为主。关于技能退化的问题，我方一直在强调AI是辅助工具，它不能代替医生。在使用AI的过程中，医生需要对AI系统的诊断结果进行分析和判断，医生的技能不仅不会退化，反而应该是在增长。

　　你方能不能举一个具体例子，说明有医生因为有AI诊断就不再主动提升临床性能？

　　像山西吕梁用AI辅助检测，医生整体进度提升17%；北京骨科用主治医师复合机制，让AI误诊率和过度医疗下降81%。

　　不过，去年疫情期间，AI在医疗资源分配、医生能力培养和医疗质量方面可能产生复杂影响。比如数据依赖的陷阱，训练数据90%为常见病例，导致AI对发病率低于0.1%的罕见病识别准确度仅30%。例如某县域系统将早期肌萎缩侧索硬化症误诊为颈椎病的案例达17例。据华南县域2023年统计，系统对发热疾病诊断减少鉴别诊断功能，能识别流感，但漏诊其他病症的概率达68%。我们还要考虑这些隐性消耗，比如转诊机制超载35%属于过度转诊，这是2024年卫健委的调研数据，加剧了三甲医院风险压力。连续使用AI辅助三年以上的基层医生，独立处理复杂病例能力下降42%，鉴别诊断考核得分平均降低28%（百分制）。所以，还是应该专注于提升医生自己的能力，而非过度依赖AI辅助，最终导致自己独立处理不了复杂病症。

　　好，我的发言完毕。

　　好的，感谢反方一辩发言。反方一辩进行立论陈词。

　　主席、评委、对方辩友，我方针对县域医疗机构全面部署AI辅助诊断系统后的相关问题，首先要明确AI辅助诊断系统是指通过算法，结合影像、病例等数据，为医生提供诊断建议的技术工具。

　　那么，如何规避技术依赖呢？技术依赖是指医生过度依赖于AI技术，放弃主动思考与经验积累，导致诊断能力退化的行为。我们并不否认AI技术在提升医疗效率、教育、民主技能和资源分配上的积极意义，但坚决认为在现有医疗场景中全面部署AI辅助技术，必须警惕技术依赖对医师核心能力的弱化，主要从以下三个方面进行论述。

　　第一，全面部署AI辅助诊断系统后，可能会产生技术依赖，使医生失去决策的主导权。在临床实践过程中，AI技术的广泛应用极有可能会使诊断思维程式化。当AI系统成为诊疗过程的标配，医生可能从主动诊断退化为被动验证。例如深圳某个医院调查显示，过度依赖AI的医生平均思考时间从2.3分钟下降至27秒，医生基础判断力明显退化。研究显示，使用AI辅助后，医生对罕见病的主动识别率下降，更倾向于依赖AI的初步结论，这种依赖正在消解医生成长最核心的临床推理能力。

　　第二，从技术特性以及AI的局限性上来说，AI的算法检测与医疗数据的矛盾决定了医生可能会陷入被动困境。我们知道AI技术本身依靠的是算法，核心是概率判断，是基于已知病例组织规律给出概率最高的诊断，而医生是从病理生理出发进行因果推理。当面对罕见病毒、新发病因且缺乏数据支持时，AI会沉默或给出错误的诊断，此时医生的现场研判能力成为唯一的依靠。再如，对于某一县域医疗机构，当遭遇断电、断网、数据异常等突发情况，不能依赖AI的医疗团队将暴露应急处理的短板。2024年11月30日，某市中医院因机房断电，信息系统全面崩溃，医院虽启动应急预案，但因手工表单准备不足以及相关人员缺失、培训不到位等问题，导致医疗秩序混乱。

　　第三，从医学本质上来说，临床诊断是经验积累与人文关怀的结合。所以要防范AI辅助诊断系统造成医师基本功能弱化。AI基于历史数据训练，天然形成已知模式匹配，而临床诊断要求医生处理未知中的不一致。以基层常见的腹痛为例，AI可能会根据影像显示是阑尾问题，但医生会通过触诊的压痛反跳痛位置、追踪患者的饮食时间以及疼痛诱因的观察，甚至会观察患者的体态和细节，才能排除肠梗阻、肠痉挛等相似病症。

　　综上，在全面部署AI辅助诊断系统的同时，我们更需要警惕对医师能力的弱化，让AI成为医师的助手。正如希波克拉底誓言所言，医疗的核心始终是医者的责任与判断。应用AI辅助诊断系统的本质，不应是用技术来填补人才缺口，而应是通过技术的赋能，让医师有更多的精力来锤炼核心能力，真正实现基层医疗能力的层级增长。警惕技术依赖，守护我们医者的本心，才是现有医疗机构可持续发展的关键。

　　好的，感谢反方一辩的精彩发言，下面有请正方四辩对反方一辩进行质评。

　　在县域医疗机构，医生面临大量患者，工作繁重且时间有限的情况下，不借助AI的诊断系统，如何有效提高医院的诊断效率，请对方辩友回答。

　　首先，我方并没有否认教育的价值，但要明确教育的目的是为了让医师有更多的能力去精进技能，而非用技术来代替人力。就像计算器发明后，学生在使用计算器的过程中，可能会对自身的数学运算能力产生弱化。AI是工具，而诊断思维是医师的一种核心能力，放弃这种能力的培养，才是损害长远利益的做法。

　　我请问对方辩友，广东财政厅数据显示，培养一名合格的影像医师需要5年以上时间，成本20万，而AI系统5年的成本仅为培养医师成本的1/3。对方辩友一直在强调要着重培养医生，但我们可以知道AI的服务可以快速在基层医院开展使用。若不引入AI，我们如何快速弥补基层30万医师的缺口？如何弥补基层的人才短板？而盲目限制AI的发展，对方所描绘的美好蓝图，实则会让基层医疗保障体系面临高昂的维护费用、数据垄断风险、系统依赖压力等问题，还会使基层机构陷入技术困境。

　　根据国家卫健委2020年的数据，我国县城拥有60%以上的医疗治疗量，但高级职称医生占比不足10%，面对如此严重的人才缺口，我们如何在短期内快速填补？请对方辩友回答。

　　我方并不否认AI在这方面的积极意义，但我们一直遵循的是在实践中探索和修正的闭环。AI包揽基础工作后，医生接触的是经过加工的数据，而非原始病例，这不利于医生的成长，同时也不利于患者的治疗。

　　我方认为AI辅助诊断系统成本较高，但是否意味着有其他更低成本的方式来改变资源分布不均的现象呢？AI辅助诊断系统本身是一种算法，算法是概念性的，AI会经过基础迭代。而培养一个医师，经过实习与培训后，他们具备处理现实问题的工作能力。我们不能只看眼前利益，从长远来看，培养医生才是解决问题的根本。

　　虽然现场有60%以上的治疗量，但培养一个医生需要长期成本。若要短期填补巨大缺口，我们认为还是需要AI。

　　你方认为AI诊断系统会干扰医生的判断，那么是否意味着基层医生的能力已经存在缺陷？我方并不认为基层医生能力存在缺陷。对方辩友所说的部署AI会压缩医师的主动思考空间，所以我们要防范弱化医师技能，这正是我方所持有的观点。

　　我方再次强调，根据国家卫健委202年的数据，高级职称的医生在县城领域占比不足10%，对方辩友无法否认县城医生的能力确实低于全国平均水平。因此，我方认为只有引入AI的辅助诊断系统才是解决问题的关键。

　　感谢对方辩友的发言，目前正方时间为12分43秒，反方时间为12分21秒。

　　接下来进行第二轮质询环节，请注意每环节使用时间不得少于1分钟，不足1分钟按1分钟进行计算。质询环节全部采用单边计时，只记质询方时长，质询方有权打断被质询方。

　　有请正方二辩进行质询发言。

　　感谢主席，尊敬的评委，各位辩友。刚才我方一辩已经清楚地阐述了县级医疗机构全面部署AI服务系统对于提升基层能力的必要性和创新性，现在我将进一步阐述我方观点，并针对对方提出的质疑进行回应。

　　首先，AI辅助诊断系统能够极大地提高诊断效率。县域医疗机构资源相对匮乏，医师需要面临大量患者，工作量繁重。AI系统能够快速处理医学影像、病例等数据，在短时间内给出诊断意见。例如在一些偏远地区的县域医院，对于肺部疾病的诊断，传统的人工阅片可能会消耗医师大量时间，且容易出现疲劳导致的漏诊、误诊。而AI辅助诊断系统能够在几分钟内对胸部CT影像进行分析，标出可疑病变区域，为医师提供参考数据，大大缩短了诊断时间，让医师能够有精力去处理复杂病变以及关注患者的整体情况。

　　其次，AI辅助诊断系统有利于提升判断的准确性。县域医疗机构的专业能力和经验相对有限，面对一些罕见病、复杂病情时诊断难度较大。而AI基于海量的医学数据和先进的算法进行训练，能够识别出一些人类医师容易忽略的细微细节。以皮肤病诊断为例，AI可以通过对皮肤病变的图像分析与数据库中的大量病例进行对比，给出较为准确的诊断数据，这对于基层医生制定合理治疗方案具有重要意义。

　　再者，全面部署AI辅助系统能够促进基层医师的学习和成长。AI系统不仅能够提供诊断建议，还会给出相应的诊断资料和参考数据。医师在参考AI诊断结果的过程中，可以学到先进的诊断思路，拓宽自己的知识面，这并不是导致医师技能退化，反而为医师提供了学习和提升的机会。

　　最后，针对对方提出的技术依赖问题，我方承认在AI使用的过程中可能存在一定的依赖风险，但我们不能因噎废食，因为这种风险而放弃先进的技术。我们可以通过合理的制度设计和培训，引导医师正确使用AI系统。医师永远是治疗的主体，AI只是一个辅助工具。

　　再者，对于对方辩友一直强调的AI对罕见病诊断有很大误导作用。我方认为，如果是罕见病，大医院都无法治疗，县域医院又有何作用？县域医院为什么要用AI诊断系统来延误生命？为什么不送到更大的医院去诊断，而要留在县域医院用AI诊断？为什么要一直抓住这个点，用县域医院的AI去诊断一些罕见病例，请对方思考。

　　综上所述，县域医疗机构全面部署AI辅助诊断系统是提升基层服务能力的有效途径，虽然存在一些挑战，但我们有信心通过合理的措施加以应对，而不应因技术依赖而阻挡技术的发展和应用。

　　谢谢！

　　下面有请反方三辩对正方二辩进行质询。

　　你提到专业资金有限，存在培训以及交流资金不足的恶性循环问题。你说AI成本很高，那我想问一下，培养一个合格的医师难道不需要很高的费用吗？贵州卫健委显示，培养一个合格的医师5年时间成本约20万，而培养一个AI系统，它只需要花费人类医师所花费用的1/3，所以我方并不认同所谓的AI消耗大量成本给社会增加负担的说法。

　　我们并没有否认过AI的优势，但是对方辩友将AI和人的工作内容进行比较，这种可比性是不存在的，这不符合我方的观点。

　　第二个问题，对方辩友知道大数据来源吗？大数据来源于大城市的省医院以及医保报销部门、高校等的自动化数据样本，样本量少，且病种差异量大。以少数民族为例，高发疾病与现有的AI模型缺乏针对性的数据支持。我们来看AI辅助诊断系统在这方面存在的问题，我方前面也提到了很多关于少数民族以及偏远地区的例子，比如对方辩友也说了，省级医院的数据在某些情况下不适用，这是存在的问题。但不能以偏概全，虽然会遇到一些挑战，但如果因为这些挑战就放弃一项先进的技术，那么偏远地区的患者可能无法得到更好的治疗。

　　好的，感谢反方三辩的精彩发言，下面有请反方二辩进行发言。

　　在思考自身的职业责任与医疗风险时，我们认为全面部署AI的县域医疗机构，必须防范技术依赖而导致的医疗性能退化，否则其危害将远超短期效应。

　　首先，我们必须承认全面部署AI所造成的技术依赖不可忽视。诊断路径依赖、认知惰性外延，使医师临床思维面临退化危机。广东基于试点数据显示，连续使用AI辅助诊断一年以上的医生，独立贡献肺诊能力可能下降17%。调查显示，68%的年轻医师在遇到疑难病例时优先倾向AI诊疗，缺乏主动思考。不仅如此，医生的应急能力也大幅下降。在2023年河南暴雨期间，县域医疗AI系统宕机，误诊率与世界标准偏差48%。另外，华中科技大学的调查论文中提出，对AI的依赖或抑制医生的探索和学习能力，这进一步对医学的突破性创造力产生抑制作用。同样，国家在基金县域项目深度数据中说明，县域医生自主开展临床研究的参与度下降53%，使诊断思维模式化，也导致医学创新动力衰减。

　　其次，技术垄断将加剧医疗公平和能力困境。AI的算法和数据偏见正在影响医疗平等性。县域患者中的老年或慢性病群体，其病情需要结合生活背景综合判断，而AI仅能处理标准化数据。哈佛医学院案例表明，AI对农村糖尿病患者误诊率高达23% - 42%，原因就是算法未纳入饮食习惯等医疗因素。湖南某些医院AI诊断系统对贫血患者的误诊率高达23%，高于平均值的3倍。医疗行业的特殊性决定了，相比金融、交通等领域，医疗的容错率为0。

　　最后，医疗本质是人与人之间的信任和专业判断。在AI时代，医生的手感和直觉培养、临床经验积累必须通过实践来完成。当年轻医生无需专业技术，只依赖算法时，县域医疗的未来何在？如果医生沦为执行工具，医德与人文关怀又何以为继？在县域医疗机构，医生本就缺乏资源，若将诊断权完全让给算法，久而久之，他们将沦为点击鼠标的操作员，丧失对病理的直观感知与复杂病例的分析能力。而新冠疫情证明，基层医疗必须保有非技术化作战能力，这是重大公共卫生事业中的最后防线，亦是医疗体系的抗风险刚需。

　　我方并非否认AI的价值，而是呼吁构建人机协调的理性秩序。技术依赖不是AI发展的必然代价，医疗AI必须建立刹车优先的风险控制哲学。我们防范的不是技术本身，而是人类在技术浪潮中可能丢失的医者初心和专业荣耀。唯有防范技术依赖，才能让县域医疗真正实现科学而不失温度，效率提升而不负责任的现代化转型。

　　感谢反方二辩的精彩发言，下面有请正方三辩对反方二辩进行质评。

　　对方辩友提到AI断电后误诊率提升，那我想问，有没有可能这家医院本身的误诊率就不低，是AI辅助下让误诊率下降，AI暂时断开后又回到了原来的水平。我方以该医院没有使用AI的数据来做对比，你说AI断电后误诊率提升，有没有可能在没有AI的情况下误诊率会更高？就是因为使用了AI，所以医师的应急应对能力下降，导致误诊率高达63%。但贵州省卫健委2023年数据显示，AI系统使用后，使基层的误诊率从30%下降至5%，单日筛查量从20%提升至86%。所以我方观点认为，误诊率在AI断开后上升，是因为误诊率本就是在AI的辅助下才下降的。对方仅以专业的误诊数据来评判医疗能力，过于片面。

　　并且，你方说AI对糖尿病的误诊率很高，但却没有提出人的误诊率是多少，这是否证明人的误诊率可能比AI的误诊率更高？毕竟是在相对落后的乡下，在没有那么多先进设备的情况下，人的误诊率可能比AI还要高。我们认为，对于简单诊断，AI的准确率是有提高的。另外，根据纽约的研究显示，AI在24小时实时分析CT影像能力方面，将误诊率从32%降至9%。而你方说明人比AI更精准，但我方认为，国家卫健委2024年数据显示我国超过30万的医生缺口，我们是想要AI救更多的人，还是想要一个人去救一个很难救治的人呢？

　　我们从未否认AI对效率的提升作用，但我方认为你方要正确认识AI的效率。为什么你方总是用一些稀有病例来否认AI的能力呢？再想想，你方的大多数例子都是说只要引入AI，医生的误诊能力就会下降，医生会盲目跟着AI走，但你也没想过，能留在县级医疗机构的医生，本身医疗能力是没有问题的，引入AI是为了救治更多的人。

　　所以，对方认为农村糖尿病是特殊情况，有什么证据呢？

　　在刚才激烈的辩论环节中，评委老师已经进行了讨论和评判。下面是赞助商发言环节。

　　等会儿看倒计时30秒，现在回去，它自己跳转。跳转回那个时间后，没事可以拿手机。之后你们就说30秒倒计时。现在已经过了30秒，还差30秒。

　　原本是我记录工作情况，现在说问题数据。正方时间是7分11秒，现在是7分44秒。

　　感谢正方三辩的精彩发言，下面有请反方三辩发言。

　　对方辩友，我方认为AI等技术虽有发展机会，但也存在风险。学生独立思考能力进入这个议题，长期使用AI会面临故障或其他问题，如何确保他们具备相应能力，这都是潜在风险。

　　从国外一些机构的短期发展来看，化学机构处于常人自然状态，人体能力将导致压力，而自身生化后的人体状态需要独立的温度能力和力性。当AI出现复杂情况时，实际操作会面临挑战。这个机制层面的问题将带来巨大风险，很多问题都需要慎重考虑。

　　领导能力需要以人为本，而对方辩友的想法恰恰违背了这一核心理念。中方辩友认为可以通过一些制度改革或减少技术依赖性来解决问题，但这在实际操作中是不可行的。任何技术在不同程度和方位上都会减少工作人力，这与之前的性质不同，会导致一些不可调和的矛盾。长期存在这种矛盾，不可能保证一方渠道提升基层服务能力，利用基础电力还可能存在风险。

　　有些人可能会成为技术的工具，因为他们为了掌握新技术而付出代价。比如一些医生在工作中，因为信息问题，直接在网上获取信息，而没有实际的国际关系和多次国际交流的经验。对方辩友只提出了一些正面的例子，却又说不应该冒险，这种前后逻辑矛盾是不合理的。

　　感谢反方三辩的发言，下面有请正方三辩进行答辩。

　　主席、各位辩友，我方辩论的主题是县域医疗机构应全面部署AI辅助诊断系统提升基层服务能力。根据国家卫生委“十四五”卫生健康规划，到2025年，我国每千人口执业医师人数仅3.2人。而2024年的数据显示，全国县级医疗机构执业医师缺口超过30万，78%的乡镇卫生院甚至没有影像诊断医师。

　　根据相关研究，AI可24小时实时分析CT影像，将基层误诊率从32%降低至9%，填补了这方面的空白。我们应该以人为本，让更多人受益。所以，我们认为AI的部署十分有必要，并且AI并不是用来替代医生，而是武装医生。

　　贵州基层医生使用AI将糖尿病误诊率从30%降至5%，每天能多救治60个患者；在线医生在AI辅助下将心梗死亡率降低2%，赢得了与死神赛跑的机会。这不是技术依赖，而是为医疗插上了翅膀。

　　其次，风险不在于AI技术本身，而在于制度的完善。北京评估任务主治医师复合技术机制使AI误诊和过度医疗下降81%，山西吕梁用黑河盲测使医生能力技术提升17%。这些鲜活的案例证明，只要制度设计到位，技术依赖完全是伪命题。

　　对方辩友将AI“妖魔化”，是对中国现有医疗医生的智慧与制度的双重不信任。最后，AI仅仅是工具，计算机发明后，数学家的数学能力并未下降。这样的工具能救更多的人，防范它显然是不正确的。不同的时代需要不同的政策，我们现在需要AI辅助诊疗提升效率来救更多的人。对方辩友所担心的情况，应该是在未来基层所有人都能及时得到医治时才更应该考虑的事情。

　　感谢双方辩手的发言，陈词环节结束。

　　以基点为标准，自由辩论环节开始，双方时间各4分钟，由正方开始发言。发言辩手若发言结束，即为另一方发言开始的标志，另一方辩手必须紧接着发言，如有间隙，累积计时照常进行。从一方辩手的发言顺序看，如果一方时间用完，另一方可以继续发言，也可以向主席示意放弃发言。

　　有请双方辩友。

　　谢谢主席。我想问对方辩友，为什么AI工具一定会导致医师技能退化呢？为什么一定会使医师产生技能依赖呢？这难道不是对我们医学生的一种质疑吗？对方辩友也是医学生，在学习过程中没有使用过AI吗？您认为在使用AI之后，自己的专业知识退化了吗？忘了所谓的专业知识了吗？

　　其他行业因过度依赖技术导致人员技能退化的案例比比皆是，所以我们可以推断医疗领域也存在类似风险。而且我方从不否认AI的效率，请您正面回答我的问题。

　　这么说吧，如果让您做一份语文作业，您是会打开AI查询，还是会一个字一个字地书写呢？前提是您作为医学生，在医学领域，专业知识课本里有语文课本吗？我想请问，您做过作业、做过题吗？做过。但您的专业知识退化了吗？没有。您搜过做错的题，就像老师讲题一样，您搜题后难道不会深入思考吗？做了题难道只是单纯地学习，而不提升专业知识，又如何成为一名优秀的医生，如何进入大医院工作呢？

　　请双方辩手暂停一下。

　　我要回应对方辩友的问题。医学领域容易使人产生惰性，且医学是一个积累性的学科。原本医生看病大概需要三分钟到五分钟，现在诊断速度达到了25秒，医生积累经验的过程减少了，这是不可避免的。每个人都会有惰性，这是客观事实。

　　AI投入医疗机构使用后，因其便捷性会被高频使用。医生借助AI快速诊断以治疗更多患者，但这并不意味着会毁掉医生的技能。对方说医生从三分钟诊断时间变为25秒，就能治疗更多病人，这是不是在混淆概念？我们这些医师本就面临着大量的工作，如果AI能辅助减少重复性劳动，让医师有更多时间提升能力，何来弱化技能一说？

　　我方要说的是，我们从不否认AI在效率上的优势，但医学能力的提升遵循实践、反思、修正的闭环。当AI承担了病史采集等基础工作，医生接触的就不再是原始病情，而是经过处理的数据。就像厨师过度依赖工具，永远学不会食材处理的真功夫。医师的成长需要在实践中磨炼，而过度依赖AI可能使他们失去这样的机会。

　　对于对方说我方将AI妖魔化的论点，我方从未如此表述。我们也承认AI在提升效率上有积极意义，但我方主张防范它会弱化我们的能力。我们没有否认对方提升基层服务能力的观点，但不能只看眼前，而忽视长远的医学发展。

　　对方刚才也承认了AI的效率优势，但如果这些效率优势能够及时挽回患者生命，难道不应该优先使用吗？如果您方认为不应该使用，难道要让患者为技术伦理实验买单吗？我方从不否认AI在效率方面的价值，但需要明确，使用AI是为了让医师有更多时间提升经验和技能。对技术进行限制，是为了让医师的技能得到提升。学生仍会运用一些模型，因为其基础运算能力是数学根基，在医学领域也是如此。

　　那么，我们应该培养何种能力才是对患者最有利的呢？请对方辩友回答这个问题。如果不优先使用AI，难道要让患者为技术伦理问题承担后果吗？

　　我方想说，每个省份都有各自的常见病，比如东北擅长治疗骨科疾病，广东擅长治疗肠胃疾病。您方是否了解这一点？如果依照常见病去治疗大部分人群，误诊率是否会增加？还有，您方没有正面回答我们的问题，如何避免医师因为有AI辅助诊断就不再主动提升自身技能？

　　刚才对方辩友提到，担心菜刀伤人就禁止厨房用菜刀吗？但如果被误诊的是您，您会怎么想？对方辩友刚刚提到地区差异，我们是否可以认为各地医生也存在差异？是否可以利用AI辅助诊断，让医生了解其他省份的著名疾病，从而对不擅长的病症取得更好的治疗结果呢？我们不否认AI会提升基层服务能力，但不能只看当下，要提升自身能力以应对未来。历史是不断前进的，我们不能只看眼前的片面提升，而忽视长远发展。

　　我想问对方辩友一个问题，如果借助AI工具，您如何弥补基层30万医师的缺口？请您回答这个问题。

　　首先，我方一直强调，我们并非基于技术依赖，而是在于技术的合理运用。相关研究表明，技术提升了14%的效率，这正是我们防范风险的依据。

　　对方辩友说AI提升效率是为了让自身技术提升，我方认为这种观点过于自私。AI提升效率是为了拯救更多的人，我方始终强调AI是辅助工具。医生运用AI，是因为自己判断困难或判断速度慢，才借助AI帮忙。所以对方辩友认为AI会导致医生技术退化是不正确的。医生因滥用AI导致技术下降是个人问题，是自身懒惰，而非使用AI的初衷。

　　首先，我想说您方一直对AI这个工具存在一定的偏见和误解。AI只是一个工具，这是我方一直强调的观点。医生才是治疗的主体。如果AI有误诊，难道医生就不存在误诊吗？如果AI有误诊，医生可以纠正这个误诊。如果没有误诊，就不会有因误诊而失去生命的患者。

　　我方从来就不否认AI存在风险性，核心问题在于医疗资源矛盾，是优质资源的匮乏，而非技术依赖。

　　感谢双方辩友的精彩辩论，下面进入辩论赛的最后一个环节——总结陈词环节。在此环节，双方辩手将使用剩余时间回顾本方观点。首先有请反方辩手发言。

　　我们双方围绕是用AI全面提升服务能力，还是要防范技术依赖弱化医师技能展开了讨论。

　　首先，从医师技能形成过程来看，医师技能是一个综合性的体系，并非仅仅局限于疾病诊断，临床思维、医患沟通及对病情变化的应对能力，都是医生技能中不可或缺的重要部分。人具有惰性和依赖性，这一点对方辩友无法反驳。AI的辅助诊断初步使用时，有可能导致医师在这些关键能力上出现退化。我们在辩论中也提到，长期依赖AI，医师可能会丧失自主思考和分析运算能力。一旦遇到特殊病例、新的病例或大规模传染病，AI无法发挥作用时，医师可能会陷入困境。

　　对方辩友一直在强调AI辅助诊断系统对提升基层服务能力的作用，然而我们必须清醒地意识到，如果因为过度依赖AI而弱化医师技能，从长远来看，将会对基层医疗服务质量产生严重的负面影响。也就是说，提升基层医疗服务能力不能以牺牲医师技能为代价。

　　在攻辩和自由辩论环节，我方也提出了很多有力的观点，我们以其他行业因过度依赖技术导致人员技能退化的案例进行类比，充分说明了医疗领域存在类似风险。同时，我们也指出AI系统目前仍然存在明显的不确定性，它无法完全替代医师的临床经验。过度依赖AI很可能会带来严重的医疗后果。我们并不否认依赖AI会提升效率，但有没有想过，如果被误诊的是我们或我们的亲人，在AI技术还不成熟的情况下，后果将不堪设想。

　　我们也向对方辩友提出了现实问题，比如如何避免医师因为有AI辅助诊断就不再主动提升自身技能。但对方并没有给出具体可行、接受度较高的方案。我方是否可以认为对方一直在回避我们的问题，这是一种心虚的表现。

　　因此，我们认为有必要建立相关的防范机制，比如定期对医师进行脱离AI的临床考核等，以此来避免医师对技术的过度依赖。

　　您方提到的个体情况不能以偏概全，人确实具有个性，这一点对方无法反驳。这让我们反思，在AI融入生活的时代，我们作为医学从业者应当如何看待AI、如何使用AI。显然，我们应当站在AI的肩膀上寻求发展，将AI作为普通工具，而非任由AI将我们变成它的工具。我们应当向那些院士，如屠呦呦先生、钟南山先生看齐，不断磨砺自己的能力和意志，用自己的真实主见去研究世界，依靠科学实践进行创新。

　　综上所述，我方认为有必要防范AI诊断系统导致基层医师技能的弱化。我们不能只看到AI带来的便利，而忽视它可能对医师技能和基层医疗服务造成的长期负面影响。我方并非否定AI的价值，而是呼吁建立人机协同的有效秩序。技术依赖并非AI发展的必然代价，医疗AI必须首先建立防范风险的机制。我们防范的不是技术本身，而是人类在技术洪流中可能丢失的医者初心与专业荣耀。只有防范技术依赖，才能让县域医疗真正实现科技赋能，而不是只追求服务提升而不负责任的现代化转型。对方辩友描绘的AI智能蓝图，实则是将县域医疗推向技术巨头的战车，面临高昂的数据垄断风险和系统压力，更会使基层机构陷入对AI的依赖。AI只是算法，我方无法让AI去思考具体问题。

　　我们应当采取积极有效的措施，在利用AI辅助诊断技术的前提下，保障医师技能的不断提升，真正实现基层医疗服务的可持续发展。而对方并没有提出如何防范医师因为有AI辅助诊断就不再主动提升自身临床能力的可行方案。

　　感谢双方辩手的精彩发言，现在有请正方辩手陈述本方观点。

　　尊敬的评委老师、对方辩友、观众朋友，大家好。现由我代表正方总结观点。今天我们讨论的辩题是，县域医疗机构是否应全面部署AI辅助诊断系统。我方认为，这不仅是一项技术应用问题，更是如何更好地利用先进科技医疗弥补县域医疗机构短板，让县域患者获得更高效、便捷、准确医疗服务的问题。因此，我方坚定认为县域医疗机构应全面部署AI辅助诊断系统，这是时代发展的必然选择，更是推动医疗发展的关键一步。

　　首先，我们不应纸上谈兵，而应正视医疗机构的现状。据国家卫健委2022年数据，我国基层医疗机构承担了60%以上的治疗量，但高级职称医生占比不足10%，2016 - 2023年基层医生数量下降了7%。对方辩友无法否认，基层医院医生技术严重不足，这样的现状短期内难以通过培养县域专业医师来改变。如此大的差距足以显示县域医疗机构的困境。而AI辅助诊断系统是解决这一困境的关键手段。以医生诊断为例，基层医院经验不足的医师很可能出现诊断失误，而AI系统可以快速筛查病变，避免出现误诊肝病患者病史的糟糕结果。我方始终认为AI是医生的辅助工具，对于目前县域医疗的现状起到了很强的辅助作用，让患者不必再奔波于各大医院。

　　对方辩友担忧这会引起技术依赖，但我们明确，医院服务的对象始终是患者。在患者及时得到有效救治的生命价值面前，孰轻孰重，对方辩友难道不明白吗？以患者为重，这是我们曾经庄严宣誓的医学生誓言，对方辩友难道忘记了吗？

　　其次，我方认为对方辩友混淆了AI与医生的关系，将二者简单对立，这与事实不符。国家已出台人工智能辅助诊断技术管理规范，明确AI仅作为辅助工具，最终诊断权在医生手中。AI不但不会让医生技能退化，反而会推动医生技术进步，间接培养医生的能力。医生可以通过总结AI提供的数据发现自身的盲区。计算器发明后，数学家并未因此失去逻辑计算能力，相反可以将更多精力投入到更复杂的理论研究中。同理，AI可推动医师从基础诊断向精准决策升级。

　　再者，反方辩友提出的技术风险，我方并不否认，需要防范，但防范并不意味着拒绝。我们可以通过分析、管控、人工复核等方式加强管理。不能因为发现风险的存在就禁止部署AI诊断系统，这样无异于因害怕摔倒而放弃走路，最终只会让基层老百姓的利益受损，失去我们作为医生的根本目的。

　　相对于反方，我方认为我方的观点更符合实际情况与病人的需求。我们讨论的大前提是县域医疗机构。对于更高层次的医院，AI或许不是那么迫切需要，但对于医师与患者严重分布不均的基层医院，AI辅助诊断系统不仅能够挽救患者的生命，更能促进医生学习，为医疗领域积累人才，是未来发展的基础。反方的保守态度或许能够规避一些短期风险，但会使基层医疗错失发展机遇。

　　综上所述，我方再次重申，县域医疗机构全面部署AI辅助诊断系统，既保障了基层群众的医疗权益，又推动了基层医疗的进一步发展，提升了基层服务能力。县域医疗必须在技术创新中完成跨越，这不是对科技的盲目追捧，而是顺应国家对基层医疗发展规律的研究所得。我们所有决策的根本目的在于保障县域患者的利益。真正强大的医生不会害怕掌握先进技术，真正有生命力的医疗体系从来都是在开放中拥抱未来。全面部署AI辅助诊断系统，是基层医疗走向高质量发展的必由之路。

　　感谢双方辩手为我们带来这场精彩比赛，本场比赛辩论环节到此结束，下面请各位评委进行场外合议。

　　抽一个人出来，去一个分表，不需要售票送。现在评审完成，接下来有请本场辩论赛的评委王立飞老师对本场比赛做出点评。

　　我是第一届学生赛的评委，今天很荣幸来到这个赛场。如今社会，人工智能技术发展迅速，且与我们的生活紧密相连。今天学校给出的辩题是，县域医疗机构是否要全面部署AI辅助诊断系统。

　　县域医疗机构最缺的是资源，一是财力，二是人力。正方提出的论点主要围绕AI辅助系统能大幅提升县域医院的就诊效率，从而缓解资源不足的问题。

　　反方的观点主要有三点，一是使用AI存在技能方面的问题，二是意外情况出现的概率较高，三是成本高。

　　刚才双方的辩论都很精彩，我认为这个辩题正方和反方各有观点。大家应该考虑的是如何平衡创新与AI的关系。AI本身只是一种工具，最终目标不应偏离以人为本。

　　有人问，等你们毕业的时候，人工智能发展到一定程度，会不会找不到工作。我觉得这种担忧有些过度了，因为人工智能中“人工”仍占重要地位，它只是代替了部分员工的工作，帮大家节省一些时间成本而已。

　　这场辩论展现了双方对县域医疗发展的深入思考。AI辅助诊断既是机遇，也是挑战。希望在未来能进一步发展，在技术应用中兼顾效率和技术。

　　感谢王立飞老师的精彩点评。王立飞老师的陈述让大家对辩题和辩论有了更深入的理解。现在比赛结果已在我手中，经过评委合议，我宣布本场比赛。