AI大模型可以代替医生看病？现实离这一幕还比较遥远。

继上海、深圳的多家公立医院宣布接入通用大模型DeepSeek后，南京、郑州等地医院也通过官方微信公众号发布推文称接诊了由Deepseek“导医”而来的患者，Deepseek还同时提供了交通出行方式、注意事项等。

多位受访临床医生表示，现阶段，医院内的AI大模型最多只能用来进行院内导诊、辅助诊断，还不能用来给出用药建议、手术方案，更不能生成电子处方。

慎用AI大模型

日前，有社交媒体称“病人在使用了DeepSeek后质疑医生的治疗方案，医生又查询了一遍后发现指南已更新”，相关消息引发热议。

“目前为止，我还没有遇到这种情况，但之前有患者用网上查询到的结果来让我解释和确认，让人有些哭笑不得。”湖北武汉一家二级医院呼吸科临床专家日前告诉第一财经。

“诊疗和开具处方的过程中，患者并不会介意我使用一些学术APP软件来查询指南和共识，他们反而会觉得我更谨慎、更负责任。”山东青岛一位三甲医院普外科负责人告诉记者，现阶段国内已上市的药品超过16万种，还不包括医疗器械，AI大模型可以提出建议，但是药物联用方案、副作用等还是需要医生个人来作出专业判断。

上述三甲医院普外科负责人称，通过线下面诊，医生可以针对患者的病症和状体进行多次渐进式、自主性的发问，在得到多次反馈结果并结合影像数据后，才能做出最终的诊断，“这一过程是AI无法替代的”。

该负责人表示，AI大模型能在哪种程度上赋能医生诊疗，一方面取决于采集患者信息是否足够准确、全面，另一方面取决于AI大模型背后的方法是否有足够的指南、路径作为依据。

“因此，现阶段，AI大模型可能仅适用于一些简单病种（如感冒）的辅助诊断，给到一些能力较弱的基层医生或新晋医生作为参考，对于罕见病等复杂程度较高的病种就不太合适。此外，一些中医疗法如脉诊、针灸、推拿等也是AI大模型现阶段无法实现的。”该负责人说。

“实际上，我们期望能快速地通过AI大模型来整合多维度的信息，并且为医生提供或推荐更多前沿的、个性化的诊疗方案作为参考。”复旦中山医院信智部规划与管理中心主任钱琨则告诉记者，AI大模型可以帮助医生或护理人员去开展一些慢病管理、日常保养等工作，“我们发现，AI大模型是一个能够很好地提升交互过程人性化且能降本增效的工具，因此，诸如诊后随访、患者教育等方面，使用AI大模型的场景是可期待的。”

钱琨进一步表示，一些高危场景并不适合AI大模型的应用，比如急诊、术前规划等。这些场景可能涉及医生与患者或家属的沟通，许多AI大模型背后的专业知识还没有涉及这方面。另外，AI大模型会给到部分专科相应的用药建议，但其中也会存在一些冲突，医生应该注意不要被AI大模型的答案误导。

钱琨提醒，在辅助诊断方面，AI大模型可能有着80%以上的准确性，但是任何人都不愿意成为AI大模型所生成的错误答案的使用者，“基于生命至上的原则，我们需要在医疗环节非常谨慎地使用这些模型。”

“人机协作”是导向

日前，湖南省医保局发布《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》，明确“严禁使用人工智能等自动生成处方”。2022年由国家卫生健康委和国家中医药局联合发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》也提出，“处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方”。

除了隐私安全等，AI大模型背后究竟还有哪些未知的风险？

钱琨告诉记者，第一，AI大模型背后的算法是从一个“黑盒子”中产生的，算法生成过程并非有很强的逻辑链，那么其推理结果就可能会存在“幻觉”，也就是说我们所信赖的推理结果具有一定的迷惑性。患者如果拿着AI大模型的推理结果去“挑战”医生，其实不太妥当。

第二，从价值对齐角度来看，国际上一些前沿机构都做过类似的分析，这意味着需要确保在AI大模型能够具备与人类价值观匹配的目标，确保模型按照对人类和社会有益的方式行事，包括医学、社会伦理、隐私保护等。

AI大模型企业、孪心医疗科技创始人林铮也告诉记者，AI大模型是医生的“超强助手”，而非“替代者”。目前，AI大模型若要“替代”医生，还存在技术瓶颈、数据隐私、法律伦理、临床验证、医患关系等多重障碍，预计至少还需要5至10年的迭代和完善。

林铮称，现有的AI大模型主要依赖于模式识别（即在遇到问题时套用不同医学指南的类别给出答案），而缺乏真正的因果推理和逻辑推理能力，难以完成复杂诊疗决策。AI大模型需要通过长周期、大规模、多中心的临床验证，证明其在复杂场景下的安全性和可靠性。

如何应对AI大模型可能产生的结果错误？林铮表示，这需要高质量数据训练、实时反馈与纠偏机制、透明化决策路径、人机协作等多重保险来支撑。比如，在训练和测试阶段，加入对抗性样本以提升模型对异常情况的应对能力。再如，在涉及重大决策（如癌症诊断、手术指征判断）等场景中，设置AI与人类专家双重审核机制。

“未来，AI大模型的发展方向或将围绕辅助诊断+决策支持+人机协作来展开，以增强医生的诊疗能力、提高医疗资源利用效率为目标。同时，AI大模型需要经过严格的临床试验和长期跟踪验证，才能获得监管机构的批准。”林铮补充道。

邹臻杰

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