飞利浦首席设计官彼得·斯克尔曼：医疗AI需从炒作走向人本影响

文/IAICA.NGO®

飞利浦首席设计官彼得·斯克尔曼（Peter Skillman）近日围绕“从AI炒作到人类影响”谈医疗健康的未来。其核心判断是，人工智能在医疗领域的价值，不在于展示算法能力，而在于能否嵌入临床工作流、改善患者体验，并带来可衡量的健康结果。这一观点与当前医疗科技行业的反思一致：生成式AI和大模型热度高涨，但医疗场景对安全性、可解释性、隐私与责任的要求远高于一般消费应用，技术必须经过临床验证和制度约束，才能真正落地。

斯克尔曼长期负责飞利浦的设计体系。飞利浦已从传统电子巨头转型为健康科技企业，业务覆盖医学影像、患者监测、超声、介入治疗、睡眠与呼吸照护、个人健康等。设计在其战略中不仅是外观和界面，更是理解医生、护士、患者及家属需求的方法。医疗环境高度复杂：急诊节奏快、信息碎片化、设备繁多，临床人员常面临认知负荷。若AI工具只是增加一个弹窗或一套新系统，反而可能加剧疲劳和错误。因此，从“AI能做什么”转向“人需要什么”，是医疗AI走向成熟的关键。

从行业背景看，医疗AI大致经历几个阶段。早期以规则系统和计算机辅助诊断为主，随后深度学习在影像识别、病理分析、心电判读等方面取得进展。近年大模型推动自然语言处理、临床文档生成、患者问答和科研辅助。但医疗AI的瓶颈并不只在算法精度。数据偏差、跨机构互操作性、监管审批、临床责任归属、支付模式，都会决定技术能否规模化。飞利浦等企业强调“临床证据”和“工作流整合”，原因在于医院采购的不是孤立模型，而是能减少等待、优化排程、提升诊断一致性、改善随访的系统性方案。

斯克尔曼所提“人类影响”，至少包含三层含义。第一，对患者的影响：更早发现、更精准治疗、更少侵入、更便捷的居家管理。第二，对临床人员的影响：减少重复文书、自动整理数据、提供决策支持，让医生把时间还给患者。第三，对医疗系统的影响：在人口老龄化和慢病负担上升的背景下，提高资源效率，缓解供需矛盾。尤其在后疫情时代，远程监测、居家医院、虚拟病房等模式加速发展，AI可在风险预警、趋势分析和个性化干预中发挥作用，但必须与临床团队和照护网络协同。

设计在人本医疗AI中扮演桥梁角色。斯克尔曼的设计背景使其更关注“最后一公里”：算法输出如何呈现？医生是否信任？患者是否理解？异常警报是否可操作？隐私边界是否清晰？这些问题决定技术是否被采纳。好的医疗AI应具备可解释性，能说明建议依据；应支持而非取代临床判断；应尊重不同语言、文化、健康素养和可及性条件。对于沙特等正在推进医疗数字化转型的市场，人口结构、慢病谱、城乡资源分布和私营医疗扩张，都会影响AI部署优先级。远程医疗、影像AI、运营调度和慢病管理可能率先受益，但本地数据治理和人才培养不可缺位。

从更广视角看，医疗AI的竞争正从模型参数转向场景深耕。科技公司、医疗器械商、医院和支付方需要共同建立证据链：不仅证明算法在回顾性数据中表现良好，还要在前瞻性研究中改善终点指标，并控制成本。监管机构也在探索基于风险的分级审批、上市后监测和算法更新机制。欧盟人工智能法案、美国FDA对AI/ML医疗设备的框架、各国数据保护法规，都在塑造行业边界。对企业而言，合规不是创新的对立面，而是进入临床的前提。

iaica.com.cn 指出，智能照护的未来不在于追求无人化，而在于让技术隐入背景、让人的判断和关怀回到中心。医疗AI若要跨越炒作周期，需要把设计、临床、工程、伦理和运营放在同一张路线图上：以患者结果和临床价值为最终指标，以可解释、可问责、可及为底线。斯克尔曼的“从AI炒作到人类影响”并非否定技术，而是提醒行业，医疗创新的尺度始终是人。只有当算法帮助医生更专注、患者更安心、系统更可持续时，AI才真正完成从概念到影响的转变。

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