AI讓患者有了一定的醫學知識話語權，改變了就醫模式。有人擔心這會給醫生權威帶來挑戰，但也不得不承認，AI技術的應用有助于提升醫療效率和水平。面對挑戰，專業人士認為，有品質、有溫度的醫療服務是技術無法替代的。
2月22日，一則“病人查DeepSeek后質疑治療方案”的視頻引發熱議。自DeepSeek（人工智能大模型深度求索）推出以來，一些醫生遇到了患者直接拿著DeepSeek診斷方案前來就診的情況。
“一位患者帶著DeepSeek開出的治療灰指甲的處方建議來開藥，開的都是常規用藥，還是比較準的。”今年2月，深圳的全科醫生孫醫生仔細查看一番后，按患者要求開了藥。
隨著發燒感冒問AI、生病開藥問AI等現象日益常見，有關“AI給醫生帶來挑戰”等討論也隨之產生。AI問診靠譜嗎？AI技術會給醫療行業帶來哪些挑戰和機遇？記者對此進行了采訪。
AI開處方責任歸屬難界定
互聯網從業者張先生告訴記者，今年3月，他想要調理脾胃和睡眠，便拿著DeepSeek開出的中藥方到醫院找醫生抓藥，醫生看了一眼問道：“是不是AI開的？”“藥方看著有道理，但現實中醫生不會這么開。”隨后，醫生對幾味藥進行了替換，重新開了藥方。
還有網友表示，自己因胃腸炎嘔吐，DeepSeek開的藥是昂丹司瓊，網上查后才知道該藥是用于控制和預防化療、術后引起的惡心嘔吐。
“總體而言比較靠譜，但還是需要醫生把關。”張先生表示，如果患者描述錯誤或漏掉信息，DeepSeek給出的方子可能沒那么準確，AI問診最大的問題是信源不夠，很大程度上依賴于用戶的描述能力。
針對AI的問診風險，還有人表示疑惑：“如果開的藥出了問題，責任算誰的？”不久前，湖南省醫療保障局發布通知，明確規定互聯網醫院嚴禁使用人工智能等自動生成處方。
北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任李棟表示，藥品處方直接關系到患者健康，在臨床上有著非常嚴謹的流程，包括需要詳細詢問病史，進行查體和必要的輔助檢查，考慮患者的年齡、體重、肝腎功能等，確保處方合法、規范和安全。
“目前人工智能技術在醫療領域的應用還處于發展階段，有一定局限性。按現有的法律法規，AI并不具備處方權，一旦出現問題，責任歸屬也確實難以界定，醫生仍然是處方權的唯一合法主體。”李棟說。
AI助手提升醫護工作效率
在北京大學首鋼醫院，打開“AI醫生助手”，點擊“生成住院病例小結”模塊，復制病例內容后，選擇“調用AI大模型”選項，一份出院小結便自動生成。“以往寫一份住院小結要10分鐘左右，如今只要十幾秒。”一位醫護人員告訴記者。
“DeepSeek的文字處理能力很優秀，能將臨床醫生從瑣碎的書寫工作中解放出來，處理核心業務。”北京大學首鋼醫院信息中心主任余浩介紹，該“AI醫生助手”系統由技術團隊依托DeepSeek開源軟件的功能，借助醫院內搭建的服務器自主完善制作而成，目前已經在修復重建科、全科醫學科、骨腫瘤科等多個科室投入使用，具體應用場景包括智能問答、醫療知識檢索、文書報告錯誤檢測、門診病歷自動生成、疾病診斷編碼等。
記者注意到，近期多地醫院引入DeepSeek，并通過本地化部署將其應用于臨床、科研、行政管理等多個場景。在李棟看來，AI大模型技術賦能醫療行業，相當于讓醫生有了“助手”和“參謀”。“尤其是醫學垂類專用的大模型，能為醫生提供更廣范圍的醫學信息，幫助醫生更準確地診斷疾病、提供用藥治療方案。與此同時，也拓寬了醫生的視野，有利于加速臨床研究和推動醫學技術進步。”
北京清華長庚醫院目前也已經完成DeepSeek-R1模型的本地化部署，上線了智能助手。“智能助手正式投入使用后將持續進行迭代升級，在臨床診療、醫學教育、科研支持和工作效率提升等方面實現多場景創新突破。”李棟說，AI大模型在慢病管理、院前到愈后的全周期管理、助推醫療資源下沉等方面也大有可為。
醫療服務的品質和溫度無可替代
今年年初，全國首個“AI兒科醫生”在國家兒童醫學中心北京兒童醫院正式上線應用。在10名患兒的診斷中，“AI兒科醫生”給出的建議與專家組會診結果吻合度較高。從智能診斷到精準治療，甚至搶救生命的最前線，AI不斷延展醫療場景，重塑醫療服務鏈條。
“AI讓患者有了一定的醫學知識話語權，進而改變了人們的就醫模式，醫生的工作流程和思維模式也會因此發生變化，需要不斷學習和提升。”余浩說，從積極的方面看，AI輔助不僅能為醫護減負，還能為年輕醫生和基層醫生提供更多深入學習的機會，讓其快速成長。
李棟也認為，患者有了大模型作為“高參”，一定程度上會重塑傳統的醫患關系，醫生要適應這種轉變，積極擁抱AI。此外，醫生也要堅守醫者初心，無論科學技術怎么發展，人文關懷都應該貫穿整個診療的全過程全周期，“提供有品質、有溫度的醫療服務，這是AI不能替代的”。
隨著AI在醫療領域的廣泛應用，如何平衡技術創新與患者隱私保護，如何有效處理數據以滿足臨床科研需求，AI賦能醫療的邊界在哪等問題也亟待解答。對此，受訪專家呼吁，盡快制定和完善AI醫療相關法律法規，明確AI醫療的法律地位、使用邊界、安全標準和倫理規范，讓AI更好地服務于醫療。
AI讓患者有了一定的醫學知識話語權，改變了就醫模式。有人擔心這會給醫生權威帶來挑戰，但也不得不承認，AI技術的應用有助于提升醫療效率和水平。面對挑戰，專業人士認為，有品質、有溫度的醫療服務是技術無法替代的。
2月22日，一則“病人查DeepSeek后質疑治療方案”的視頻引發熱議。自DeepSeek（人工智能大模型深度求索）推出以來，一些醫生遇到了患者直接拿著DeepSeek診斷方案前來就診的情況。
“一位患者帶著DeepSeek開出的治療灰指甲的處方建議來開藥，開的都是常規用藥，還是比較準的。”今年2月，深圳的全科醫生孫醫生仔細查看一番后，按患者要求開了藥。
隨著發燒感冒問AI、生病開藥問AI等現象日益常見，有關“AI給醫生帶來挑戰”等討論也隨之產生。AI問診靠譜嗎？AI技術會給醫療行業帶來哪些挑戰和機遇？記者對此進行了采訪。
AI開處方責任歸屬難界定
互聯網從業者張先生告訴記者，今年3月，他想要調理脾胃和睡眠，便拿著DeepSeek開出的中藥方到醫院找醫生抓藥，醫生看了一眼問道：“是不是AI開的？”“藥方看著有道理，但現實中醫生不會這么開。”隨后，醫生對幾味藥進行了替換，重新開了藥方。
還有網友表示，自己因胃腸炎嘔吐，DeepSeek開的藥是昂丹司瓊，網上查后才知道該藥是用于控制和預防化療、術后引起的惡心嘔吐。
“總體而言比較靠譜，但還是需要醫生把關。”張先生表示，如果患者描述錯誤或漏掉信息，DeepSeek給出的方子可能沒那么準確，AI問診最大的問題是信源不夠，很大程度上依賴于用戶的描述能力。
針對AI的問診風險，還有人表示疑惑：“如果開的藥出了問題，責任算誰的？”不久前，湖南省醫療保障局發布通知，明確規定互聯網醫院嚴禁使用人工智能等自動生成處方。
北京清華長庚醫院醫學數據科學中心主任李棟表示，藥品處方直接關系到患者健康，在臨床上有著非常嚴謹的流程，包括需要詳細詢問病史，進行查體和必要的輔助檢查，考慮患者的年齡、體重、肝腎功能等，確保處方合法、規范和安全。
“目前人工智能技術在醫療領域的應用還處于發展階段，有一定局限性。按現有的法律法規，AI并不具備處方權，一旦出現問題，責任歸屬也確實難以界定，醫生仍然是處方權的唯一合法主體。”李棟說。
AI助手提升醫護工作效率
在北京大學首鋼醫院，打開“AI醫生助手”，點擊“生成住院病例小結”模塊，復制病例內容后，選擇“調用AI大模型”選項，一份出院小結便自動生成。“以往寫一份住院小結要10分鐘左右，如今只要十幾秒。”一位醫護人員告訴記者。
“DeepSeek的文字處理能力很優秀，能將臨床醫生從瑣碎的書寫工作中解放出來，處理核心業務。”北京大學首鋼醫院信息中心主任余浩介紹，該“AI醫生助手”系統由技術團隊依托DeepSeek開源軟件的功能，借助醫院內搭建的服務器自主完善制作而成，目前已經在修復重建科、全科醫學科、骨腫瘤科等多個科室投入使用，具體應用場景包括智能問答、醫療知識檢索、文書報告錯誤檢測、門診病歷自動生成、疾病診斷編碼等。
記者注意到，近期多地醫院引入DeepSeek，并通過本地化部署將其應用于臨床、科研、行政管理等多個場景。在李棟看來，AI大模型技術賦能醫療行業，相當于讓醫生有了“助手”和“參謀”。“尤其是醫學垂類專用的大模型，能為醫生提供更廣范圍的醫學信息，幫助醫生更準確地診斷疾病、提供用藥治療方案。與此同時，也拓寬了醫生的視野，有利于加速臨床研究和推動醫學技術進步。”
北京清華長庚醫院目前也已經完成DeepSeek-R1模型的本地化部署，上線了智能助手。“智能助手正式投入使用后將持續進行迭代升級，在臨床診療、醫學教育、科研支持和工作效率提升等方面實現多場景創新突破。”李棟說，AI大模型在慢病管理、院前到愈后的全周期管理、助推醫療資源下沉等方面也大有可為。
醫療服務的品質和溫度無可替代
今年年初，全國首個“AI兒科醫生”在國家兒童醫學中心北京兒童醫院正式上線應用。在10名患兒的診斷中，“AI兒科醫生”給出的建議與專家組會診結果吻合度較高。從智能診斷到精準治療，甚至搶救生命的最前線，AI不斷延展醫療場景，重塑醫療服務鏈條。
“AI讓患者有了一定的醫學知識話語權，進而改變了人們的就醫模式，醫生的工作流程和思維模式也會因此發生變化，需要不斷學習和提升。”余浩說，從積極的方面看，AI輔助不僅能為醫護減負，還能為年輕醫生和基層醫生提供更多深入學習的機會，讓其快速成長。
李棟也認為，患者有了大模型作為“高參”，一定程度上會重塑傳統的醫患關系，醫生要適應這種轉變，積極擁抱AI。此外，醫生也要堅守醫者初心，無論科學技術怎么發展，人文關懷都應該貫穿整個診療的全過程全周期，“提供有品質、有溫度的醫療服務，這是AI不能替代的”。
隨著AI在醫療領域的廣泛應用，如何平衡技術創新與患者隱私保護，如何有效處理數據以滿足臨床科研需求，AI賦能醫療的邊界在哪等問題也亟待解答。對此，受訪專家呼吁，盡快制定和完善AI醫療相關法律法規，明確AI醫療的法律地位、使用邊界、安全標準和倫理規范，讓AI更好地服務于醫療。
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