四川
你去看病，医生和你聊了十分钟，AI负责把这段对话整理成病历。听起来是个省时省力的好主意，但如果AI在病历里写进了一种你根本没提过的病，或者搞错了你的用药剂量，后果会是什么？
2026年5月12日，加拿大安大略省审计长雪莉·斯宾塞发布了一份特别调查报告，把这个问题摆到了公众面前。
这份报告调查的对象，是安大略省政府批准采购的20个AI医疗记录系统——也就是那种坐在诊室里"旁听"医患对话、然后自动生成结构化病历的AI软件。
结论没有任何模糊之处：20个系统，全部出现了一项或多项错误。
其中9个系统出现了典型的"幻觉"问题，即无中生有地捏造信息；12个系统生成的病历包含明显错误内容，其中一些案例是把医生实际开具的药物记录成了另一种药。报告写道，这类错误"可能导致治疗方案不充分或有害，从而影响患者的健康结果"。
用普通人能理解的话说：AI在病历里写进了医生没说过的东西，或者漏掉了医生确实说过的东西，而患者和医生如果不仔细核对，完全可能没有发现。
值得注意的是，安大略省公共服务部长斯蒂芬·克劳福德随后出来做了一定程度的补充说明，他强调，这些错误是在采购测试阶段发现的，而不是在真实诊疗过程中记录到的。"目前还处于可选阶段，我们正在审查各种记录员，"他告诉媒体。
但审计长斯宾塞随即指出了一个让这个解释显得不够充分的事实：尽管审查程序尚未完成，安大略省目前已经有约5000名医生在实际工作中使用各类AI医疗记录工具。斯宾塞说，她甚至专门叮嘱自己的家庭医生，"在我看完病之后帮我看一下记录是否准确"。
一个本应减轻医生负担、让诊疗流程更高效的工具，现在需要患者亲自要求医生逐字核查，这多少有些讽刺。
安大略省的报告只是冰山一角。在北美，AI介入医疗记录和临床决策的速度，早已超出了大多数患者的认知范围。
微软旗下的Nuance DAX和亚马逊旗下的HealthScribe，是目前美国市场上规模最大的AI医疗记录平台，已在数百家医院系统落地。这两家公司均强调其产品经过了严格的临床验证，并内置了人工复核环节。但业内人士指出，实际使用中医生是否真的会在每次就诊后仔细审阅AI生成的记录，在很大程度上取决于个人习惯和工作负荷，而并非系统强制要求。
这就触及了问题的本质：AI医疗工具在设计层面存在的缺陷，会被临床流程的现实漏洞成倍放大。
医生使用这类工具的核心动机，是节省时间。而如果让节省时间的工具发挥作用的前提，是医生必须花时间逐行检查它的输出结果，那节省时间这个价值主张就在相当程度上打了折扣。更现实的风险在于，在高强度的工作环境下，"快速扫一眼"很可能成为标准动作，而幻觉信息就藏在不那么显眼的角落，安静地进入了正式病历，进入了药物医嘱，进入了治疗决策链条。
安大略省的审查结论并不是要叫停AI在医疗领域的应用，而是在提醒监管者和医疗机构：一个能生成流畅、格式规范、看起来完全专业的病历的AI系统，和一个"准确"的AI系统，完全可以是两回事。在医疗场景里，这两者之间的距离，可能就是一次错误用药的距离。
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