热议 | 拿DeepSeek看病，是救谁的命？

DeepSeek引发的“大模型热浪”仍在继续。有人拿它编程，有人拿它算命，还有人拿它看病。

这两天有一个很有意思的新闻。一位医学博主发文，“天都塌了！病人DeepSeek后质疑我的治疗方案，气得我自己又查了一遍指南，才发现指南更新了……”截至今天（26日）12时，该帖获得15.4万的点赞，近3万条评论。

类似的新闻还不止一例。北京、上海、杭州都有医生分享了相似的经历。评论区中，也有网友表示遭遇过同样的情况。有网友称：“昨天出门诊，给患者解释完了。他给我看DeepSeek查的结果，和我说的一样，患者夸我专业负责。”该网友调侃称，“感觉离下岗不远了。”

AI在医疗领域一石激起千层浪，引发社会热议。多名医师发声称“DeepSeek诊断结果惊人，给医生敲响警钟”，用DeepSeek看病开处方靠谱吗？用DeepSeek看病是在救谁的命？如何在医疗领域正确使用DeepSeek，成为了医患共同面临的一道难题。是信AI还是信医生？AI诊疗会取代医生吗？

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DeepSeek诊断，给医生敲响警钟

在DeepSeek引爆的AI热潮下，医疗领域自然也不可避免。

据媒体不完全统计，2月份以来，天津医科大学总医院、深圳大学附属华南医院、上海市第六人民医院等全国30余家医院纷纷宣布接入DeepSeek。

首先必须肯定，AI医疗的发展前景不容低估。尤其是在影像识别、辅助诊断等标准化程度较高的医疗场景，人工智能的优势更为显著。

患者能够想到用DeepSeek来看病，说明患者是有“获取医学知识”的意愿和需求的，这也不全是坏事。

2月21日，杭州市第一人民医院呼吸科主任医师沈凌医生分享了自己近期的一次看诊经历：一名女患者被诊断为鼻后滴漏综合征，但此前这名患者两年多的就医过程中，竟没有一个医生提到过鼻后滴漏综合征。沈医生的诊断与DeepSeek给出的判断相符，竟然让患者满脸惊喜。沈凌医生在其个人社交账号发文提醒同行：患者靠 AI “自诊”，给医生们敲响了警钟！

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接入DeepSeek，改变了什么？

对于患者而言，当AI工具已经融入日常生活和工作，借助AI进行健康咨询、阅片、问诊等也是顺理成章。

必须承认， 接入医疗知识库的AI打破了医疗信息壁垒， 可提升诊断准确率，尤其在罕见病识别方面和影像识别等标准化程度较高的领域，AI可展现出显著优势。

但也要看到，当AI广泛应用于医疗领域， 在短期内会让医生感到难以适应。 在过去，患者看病先上网搜索，已让一些医生感到为难：是否尊重自己尚在其次，主要在于网上信息鱼龙混杂，除了徒增患者焦虑，还让医生付出了更多的解释成本。而现在， 在DeepSeek面前，医生面临更大的压力。 当AI为患者提供了“标准答案”，而医生提供的却可能是过时甚至错误的信息，由此带来的尴尬可想而知。

在很多方面，AI也有无法弥补的短板。比如，处方开具作为诊疗过程的关键环节，其专业性和责任性具有不可替代的特征。医师开具处方不仅需要基于专业医学知识，更要结合患者个体差异、用药史、过敏史等多维度信息进行综合判断。AI即便通过海量数据训练，也难以完全模拟临床诊疗中的复杂决策过程，更无法承担医疗行为的主体责任。

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医疗的哪些领域可以应用AI？

2024年底，国家卫健委印发《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》，积极推进卫生健康行业“人工智能+”应用创新发展，其中明确了人工智能在医疗健康行业十三大应用领域的84项典型的应用场景。

“医疗服务”方面，提出可在医学影像智能辅助诊断、医学影像数据智能辅助质控、临床专病智能辅助决策、基层全科医生智能辅助决策、医学影像智能辅助治疗、手术智能辅助规划、放射治疗靶区智能辅助勾画等领域应用AI。

可以看到，在问诊咨询、健康管理、病历分析等非核心医疗环节，人工智能确实能有效提升效率。目前AI技术在医疗领域的应用，在手段或者诊疗方案的选择上还是起补充或辅助作用，最终决策还是由医生或相关医技人员做出。

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用DeepSeek看病，是在救谁？

医疗+AI并不是新鲜事，只不过最近DeepSeek大火，以汹涌之势出圈，对医生和患者群体进行了“AI使用教育”，令更多医生拥抱AI技术，让患者足够信任，借助AI进行健康咨询、阅片、问诊等。

与其他生活场景的咨询对话不同，医疗类问诊咨询、癌症筛查对准确率要求高，容错度低。应对人工智能对医疗领域带来的新挑战， 摆正人的位置更为重要。 医务工作者 要做到技术认知升级，去学习AI对工作流程的重构，适应“人机双审”模式，要慢慢从单纯技术执行者转向临床策略制定者。 患者 也要有清晰认识，并不是每位患者都能得到科学而全面的解答，患者提问的完整性和专业性也决定了DeepSeek回答的准确性，莫让数据偏差和算法陷阱变成医疗损害。 比起讨论“拿着AI来看病是好是坏”，或许更应该思考一下“如何教会患者有效使用AI？”

现阶段，就说DeepSeek用于诊断或是AI能取代专业的医生似乎还为时过早， 诊疗所依赖的经验和检查，AI都是无法现实的，现阶段就说AI能取代专业的医生肯定不现实，远远达不到“天塌了”的阶段。但DeepSeek给出了其在医疗领域进一步发挥作用的可能：

精准诊断与辅助决策的深化：通过整合患者的影像数据、基因信息、电子病历等多维度数据，提供更全面的诊断支持，及时预警潜在风险； 药物研发与治疗创新的加速：快速锁定潜在药物靶点，预测疗效与安全性，降低失败风险。 个性化医疗与健康管理的普及：结合AI算法与患者生活习惯数据，生成个性化干预计划，实时调整用药剂量和疗程； 医疗资源优化与基层能力提升：缓解偏远地区医疗资源不足问题、辅助年轻医生快速掌握临床技能； 应对老龄化与新兴医疗需求的挑战：通过AI驱动的跌倒监测传感器、远程透析设备等，缓解老龄化社会的照护压力。

同时，DeepSeek也提出，在应用于医疗领域的同时，需关注以下问题：

数据标准化与隐私安全：医疗数据的碎片化与隐私保护需通过多方合作解决。 伦理与监管框架：需制定AI医疗应用的伦理规范（如算法透明性、责任归属）。 技术与临床的深度融合：避免“技术孤岛”，需推动医生与AI协同工作的新模式。

相比线下医生问诊，AI问诊是单向的，而线下问诊是双向的， AI可以给出一连串诊疗、用药方案，人能不能选择出最合适的一个？ 这个信息的价值，可能终究还是需要人去定义。

编 辑 | 霍然

综合 | 丁香园 光明网 澎湃新闻 红星新闻 36氪 医脉通等