一项麻省理工研究揭示，患者普遍无法区分AI与医生给出的医疗建议，甚至对低准确度的AI建议表现出更高信任。这一发现不仅对AI医疗的伦理、责任划分提出了严峻挑战，更迫使我们重新审视AI在医疗生态中的定位，加速构建透明、可信赖的人机共生医疗新范式，以确保技术真正服务于人类福祉。

《柳叶刀》研究揭示AI辅助可能导致医生独立诊疗技能退化，警示“认知卸载”效应。文章探讨了AI在提升医疗效率与精度方面的巨大潜力，同时也深刻反思了技术依赖对人类核心技能的潜在威胁。未来的医道需通过革新教育、设立脱机训练和构建人机协同模式，平衡技术进步与人类智慧，以确保AI真正造福人类健康，而非削弱其核心能力。

AI医疗大模型正凭借其在结构化数据处理、检索增强生成（RAG）和事实校验等方面的技术突破，在辅助诊断和就医准备方面展现出远超传统工具的可靠性与实用价值。这不仅能有效缓解医疗资源不均衡问题，赋能医生提效，更预示着一个由人机协作驱动的智慧医疗新范式，尽管其发展仍需在伦理、风险和责任归属方面保持审慎。

斯坦福大学一项突破性研究表明，将AI从辅助工具升级为医生的“协作队友”，能显著提升临床诊断准确率达10%。研究通过AI-first和AI-second两种模式，揭示了人机交互设计对AI效能的关键影响，尤其指出了AI的“锚定效应”及其对医生批判性思维的激发作用，为未来AI在医疗中的角色定位与伦理考量提供了深刻洞见。