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南
                                                    南京医科大学学报(社会科学版)京医科大学学报(社会科学版)                 第6期 总第131期
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                                             Journal of Nanjing Medical University(Social Sciences)of Nanjing Medical University(Social Sciences)  2025年12月
                                             Journal
                   医学新质高技术最大的风险是褫夺身体的主                           化应答,易被识别为非人类表达,引发患者抵触。
               体身份,将 AI 技术奉为医学的圭臬(标准、准则、法                        现有医学 AI 情绪识别技术依赖面部表情、语音等外
               度),其符号化模拟与医学具身性之间存在难以逾                            部信号分析,但人类情绪受文化、个体经历等多因
               越的鸿沟,困于技术模拟的符号化本质和在情感与                            素影响,AI难以捕捉动态混杂的深层心理状态。
               意识理解上的局限,医学新质高技术难以独自走进                                身体间性中的主体性消解。医学 AI 可以通过
               整全性的身体,难以走进医患身体主体间性的共情                            赋权患者获取个性化诊疗方案,以增强患者参与医
               世界。医学新质高技术依赖海量数据训练建立的                             疗决策的主动性。但算法生成的标准化建议可能
               模式识别系统,仅能对人类语言和行为进行符号化                            忽视患者的个体化生命体验,导致“算法支配下的
               映射,无法建立医患身体主体间性所需的身体世界                            伪主体性”。医学 AI 从技术上将患者身体信息转化
               的关联。医学新质高技术依靠技术赋能拂逆自然、                            为可量化参数后,可能形成医生对患者的直觉感知
               放逐身体、技术异化等失去的是医学人文关怀的本                            与整体性判断被弱化的局面。医学 AI 主持诊疗过
               质,最终失去的还有医学新质高技术核心价值。                             程中医患互动趋于程式化和机械化,削弱基于共情
                   医学新质高技术的计算能力所及可以覆盖二                           与信任的主体间性建构。正如部分患者反映的那
               进制符码能表达的信息,使得医学在技术层面日趋                            样:AI 诊断缺乏解释病情时的眼神交流,缺乏正常
               精准,但是,医学人文关怀本质性功能却不是医学                            即景应变能力。即使医学 AI 将系统生成的安慰语
               AI 技术所能替代的。理解这一判断的困扰往往来                           句在医患沟通中播放给患者听,也因为缺少微表
               自对AI技术制造生命体这一行为的认知偏倚。                             情、神态、合乎场景氛围的肢体动作而无法体现医
                  (二)情感联结的技术性疏离                                  患身体间的情感真实性。
                   人类意识产生于 860 亿神经元共轭构成的神经                           (三)身体与技术的共生共荣
               网络,现有 AI 技术,无论是二进制编码还是非二进                             医学是身体之学,身体集千载生灵进化之功,
               制编码范式,都未能实现生物电信号复杂交互的全                            融万世自然演进之道,医学新质高技术进入身体之
               尺度仿真;身体情感依赖多巴胺分泌、杏仁核激活                            道不仅依赖技术创新,更需重建技术与身体的共
               等神经活动过程,而医学 AI 技术缺乏内分泌系统支                         生关系。医学 AI 技术异化导致医学新质高技术对
               撑的真实情感体验;医学 AI 技术无法感知患者情绪                         身体主体价值的解构与重构,数字时代争夺控制
               变化或提供心理支持,可能忽视患者个性化需求;                            权的角逐已经开始。“千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙
               医学 AI 可模拟共情表达,但无法实现深度情感共                          始到金”,待医学 AI 技术异化的亢奋过去之后,人
               鸣,在心理治疗等场景中作用有限;医学创新依赖                            们会再次发现,只有追求真理的轨迹方能镌刻于
               自由感知能力,现有的 AI 生成内容局限于已有数据                         文明的年轮。
               模式,缺乏生命关怀类场景所需的身体互动与情感
                                                                 参考文献
               联结,缺乏人类独有的灵感、灵动与灵魂。
                   具身感受的数字化消解。感受是身体整体的、                         [1] 杜治政. 医学伦理学基础[M]. 南京:东南大学出版社,
               混沌的属性,医学 AI 缺乏对患者具身感受信息处理                              2025:78
               的机制,医学新质高技术尚未建立患者具身感受信                           [2] 姚国章. 脑机接口发展进展与典型案例研究[J]. 南京
               息处理的数学模型,如患者感受量化困难、缺乏生                                 医科大学学报(社会科学版),2025,25(2):105-112
               理指标联动机制、对动态感受变化的应对不足、缺                           [3] 卢玉,于书帆,姜秉寅,等. 人工智能:新时代化学、药学
               乏客观生物标记支持、患者感受表达的个体差异、                                 与医学研究的强大助力——2024年诺贝尔化学奖[J].
               主客观数据割裂、动态数据采集滞后、多维因素整                                 首都医科大学学报,2024,45(6):1131-1137
               合能力有限、忽视社会支持系统作用等局限,使得                           [4] BINZ M ,SCHULZ E. Using cognitive psychology to
               医学新质高技术识别、解读、处理患者具身感受问                                 understand GPT⁃3[J]. Proc Natl Acad Sci USA,2023,
               题举步维艰。                                                 120(6):e2218523120
                   具身情绪的非人类表达。身体是理性的存在,                         [5] 左舒颖. 创建认知障碍疾病数字诊疗新模式[N]. 中华
               也是情绪的存在。情绪形成速度快、变换时间短、                                 医学信息导报,2024-04-16(1)
               形态表现复杂。患者具身情绪受到疾病过程的刺                            [6] SIMERAL J D,HOSMAN T,SAAB J,et al. Home use
               激呈现出多态性。医学 AI 系统通过语音识别、面部                              of a percutaneous wireless intracortical brain⁃computer
               表情分析、文本语义解析等技术,捕捉患者的情绪                                 interface by individuals with tetraplegia[J]. IEEE Trans
               波动,通过自然语言处理技术可以对患者的焦虑情                                 Biomed Eng,2021,68(7):2313-2325
               绪进行安抚性回应,或针对疾病疑问提供更柔和的                           [7] ALZUBAIDI L,ZHANG J L,HUMAIDI A J,et al. Re⁃
               解释方式。但其生成的“同情语言”可能存在机械                                 view of deep learning:concepts,CNN architectures,chal⁃
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