问题描述
江苏省2026年投档线出炉，南大医学最高1000多逐年下降 到3000多，各个高校的医学都不同程度滑坡~南方医科大甚至39000。
其他非临床专业更加惨不忍睹，基础医学没人报，临床医学未来就没人教~~医学何去何从
工科大热，现在的志愿填报和分组方式，医学基本会单独一个组，所以不读医学连选都不会选。
临床医学还会继续滑坡么，其他省份的分数线陆续出炉也会掉？欢迎更新
医学这个行业里 80% 的人恐怕很快都会被 AI 取代。
举两个例子。
第一个：2024 年，GPT-4o 做美国医师资格考试，正确率 90.4%，差不多是全美前 5% 的水平。同一套题，背了十年书的医学生平均正确率 59.3%。
第二个：2026 年 4 月，哈佛医学院和贝斯以色列医院做了真刀真枪的测试。拿 76 个急诊真实病例，AI 和两个内科主治医师同时看一样的病历。注意，internal medicine attending，不是住院医，不是实习生，attending 是完成住院医师培训之后独立执业的最高临床职称，至少五到七年以上经验，能独立带组、管病房、拍板决策。
结果？AI 正确诊断率 67%，两个主治分别 50% 和 55%。信息更充分之后，AI升到 82%，人类专家 70% 到 79%。治疗方案规划最惨，AI得分 89%，人类专家用搜索引擎辅助才 34%。
而且数据没清洗，就是真实的电子病历，护士写的原话，乱糟糟的临床现实。AI 吃的跟医生完全一样的原始材料。
两个专家，被 AI 按在地上摩擦。
更别提 AI 还在飞速进化。
医学诊断，拆开看就三步：记住症状长什么样，把病人说的跟脑子里记的对上号，给治疗方案。
说白了就是背，模式匹配，然后输出。一整套走完，跟流水线没区别。这恰恰是 AI 最擅长的。
一个门诊病人走进来：听主诉，脑子里过一遍症状树，匹配检查项目，化验单回来，对着指南下药。检验科更直白，标本放进去，数据吐出来。影像科也是，挂上片子找异常，看图说话。
这些岗位占了中国医生总量的大多数。
一个医学生，从本科念到博士，十几年磨最多的是什么？背书。解剖背完背病理，病理背完背药理，期末考试背，考研背，执医背，把教科书吃进去，等工作的时候再吐出来。
每一项——记忆、匹配、按模板输出，AI 都做得碾压式地强。它不累，不情绪化，不会因为昨晚没睡好漏掉 CT 片上细节。它记住的影像比人吃过的饭还多。
医学生练了十几年的核心竞争力，刚好是 AI 出厂自带的基本功能。
但也有 AI 干不好的。
比如实操类的，AI 没有手。要切开。要剥离。要缝。要插管。这些都需要人来干。
外科医生切开腹腔，肿瘤和正常组织粘成一片，术前影像跟实际位置对不上。你靠什么判断下刀？手感。组织的弹性、血管的韧性、剥离时的阻力，这些东西 AI 感受不到。
AI 活在信息里，人活在物理世界，所以实操性强的相对而言不容易被 AI 取代。
但除了这些动手的，剩下的呢？门诊、检验、影像、病理，全都坐在信息流水线上。听主诉、对症状、开检查、看片子、出结果。这些岗位上，也许只有头部的百分之几比 AI 强，那些是全国同行遇到疑难杂症会转诊过来的诊断权威。但问题是你一个普通患者，挂得到他们的号吗？你挂不到。你挂到的是那百分之九十，他们不如 AI。
所以对于大多数普通人来说，先进的 AI 远远比平庸的医生靠谱。
但这里目前有一个死结：法律体系的底层逻辑卡住了。
现代法律对医疗责任的处理，依赖一个基本前提：有一个能承担责任的主体，出了事能被惩罚、吊销执照、罚款、判刑。问题是，如果 AI 犯错了，不能判它坐牢，更不能吊销一个算法的执照。
所以不管 AI 多准，社会惯性本能地把所有医疗决策的责任锚定在人类执业医师身上。必须有一个活人签字，必须有一个活人可以被追责。
这就逼出了一个荒谬的最优解：AI 做判断，医生采纳。出了事医生来背锅。因为如果让能负责的医生来做诊断，可能还不如 AI。
这个安排听起来很蠢。让一个不如 AI 的人来审核 AI、为 AI 背锅，从效率角度看纯属多余。最优方案当然是 AI 直接出诊断、AI 直接开药、AI 自己负责，省掉中间那个签字的人。
但现实是，法律体系的变革比技术慢得多。什么时候法律会承认 AI 的责任主体地位？什么时候你告一个算法能拿到赔偿？这些问题恐怕不是十年内能解决的。
技术跑了十公里，立法这边还在扯皮。中间的窗口期，可能是一整代医生的职业生涯。
在这段空窗期里，对患者而言，医生拿钱背锅，恐怕就是最好的情况。
更荒唐的是，行业已经翻天了，教育系统这边还在装睡。
教育系统在干什么？批量生产背书机器。
没有任何一门课教学生：AI 诊断比你准之后你该干什么？患者拿着 AI 的诊断来质问你，你怎么办？你自己的判断被AI否定之后，你如何面对自己？
这句话我已经说了不知道多少遍了：教育系统没有自我革新的动力。
结果就是，学生用十几年青春学一套正在被AI廉价化的技能，毕业之后被AI彻彻底底取代。
那AI时代到底需要什么样的医生？
第一种，实操型，能动手，能提供 AI 提供不了的情绪价值。这些能力 AI 至少短期取代不了。长期呢？长期谁也说不准。也许有一天机器人什么都能做。“in the long run we are all dead.”
第二种，能提问题的顶级专家。他们处理的是 AI 的边界——疑难杂症、罕见病、超出训练数据范围的情况。AI 强在“见过”，弱在“没见过”。这群人敢在不确定中拍板。他们能提出 AI 提不出的问题。
但这两种加起来，可能还不到整个行业总量的 20%。
AI会带来行业极化。顶层的那 1% 和实操层暂时不可替代，中间层被 AI 架空，退化成签字员。以前医生行业是个金字塔，底部庞大，往上逐渐收窄。以后是个沙漏，两头有东西，中间是空的。
而且实操层可能会进一步下沉。AI 来规划，人来做，把权限下沉给技师，下沉给护士，下沉给经过短期培训的操作员。岗位还在，但职业降级了。你现在是个外科医生，二十年后干类似的事，可能已经不叫医生了，技术含量也低了。
AI 取代人类的大势，或许不可逆转。如果教育行业不做出改变，那么大多数学生注定会成为受害者。
临床医学分数线下降，只不过是山雨欲来风满楼。当越来越多年轻人看清“卷背书”的性价比在 AI 冲击下急剧下降，优秀生源会自然用脚投票。
至于在读医学生怎么办，只有天知道。
最后，请关注 Thoughts Memo，不关注也没关系，反正教育问题我永远百分百参团。
author: cantcatchme@thoughtsmemo