3月18日下午，上海交通大学医学院附属仁济医院泌尿科主任、博士生导师潘家骅教授，受邀走进上院100教室，为医学院2025级新生带来题为《人工智能时代的青年医师成长》的职业规划讲座。本次讲座紧密结合医学与人工智能深度融合的发展趋势，立足国家战略与临床实践，从技术溯源、行业痛点、发展前景三大维度，为初入医学殿堂的学子厘清成长路径，明确智能时代医者定位。

讲座伊始，潘教授系统梳理人工智能发展脉络，从1950年图灵提出“机器能思考吗”的理论起点，追溯至符号人工智能、深度学习，再到生成式大模型的技术跃迁。他以生活化类比阐释复杂技术：预训练如同夯实基础，微调对应针对性巩固，对齐阶段体现道德规范约束，推理与生成则类似独立研判与精准作答。通过这一方式，学生得以快速理解技术迭代与人类学习逻辑之间的内在联系。

聚焦医工融合落地难题，潘教授直言当前医疗AI虽知识储备雄厚，却难以适配真实临床场景，核心面临三重困境：一是临床诊疗繁重，难以沉淀高质量标准化数据；二是现有医疗语料质量参差不齐，无法支撑AI精准学习；三是医工跨界壁垒明显，工程师缺乏医学判断力，AI产品与临床需求脱节。他强调，AI现阶段是临床“精准把关者”，可辅助数据整合、病情监测，却不具备独立诊疗能力，厘清了技术与临床的边界。

针对学子热议的“AI是否取代医生”焦点问题，潘教授给出辩证回应：AI在信息检索、知识储备上优势显著，但临床主观判断、开放性病情研判等核心环节，远不及人类医师。结合国家及上海智能医疗扶持政策，他强调，医学科研已迈入大数据驱动的第四范式时代，专科大模型研发亟需医工双向赋能，实现临床需求与技术创新的深度协同。

面对低年级学生在医疗数据建设方面的困惑，潘教授结合自身成长经验提出实践路径：早期阶段应聚焦研究方向，夯实专业基础，主动对接导师并参与大创项目，持续积累临床与科研经验；长期则可逐步搭建细分疾病数据库，为未来参与数据治理与深耕医学研究奠定坚实基础。潘教授勉励青年学子，既要主动拥抱技术变革、善用工具赋能学业，更需坚守医学本质，打牢基础知识，兼顾广度与深度，将书本知识转化为实践能力，以青春之力助力医疗事业高质量发展。