北京
问诊前先问豆包？AI看病究竟是开玩笑，还是真的走进了现实？
最近，一张写着“已经在豆包获得诊断的患者，请勿再向我们寻求意见，请改向千问或者元宝咨询”的“门诊告示”截图刷屏社交平台，登上热搜第一。经多方核实，这张告示并非任何一家医院的官方公告，而是网友创作的恶搞玩梗图。
网友恶搞玩梗图
尽管是个玩笑，却带来不少共鸣。在社交平台上流传着三甲医院医生的吐槽：一上午接诊30位患者，其中25人是带着AI生成的诊断结果前来就诊。也有患者带着AI诊断结果反过来质问医生：“为什么你和AI说的不一样？”
“医生看病就像过安检，话还没问完，安检就结束了。”这是微博热搜上一条点赞过百的评论。患者为什么不先问医生，而是先问AI？
背后的答案很直白：挂个号排队两小时，看诊可能只有三分钟，医生没时间解释的问题，AI能够不厌其烦地进行解读，还能将高深的医疗术语翻译成普通人都能听懂的大白话——背后正是医疗就诊时间与患者需求的“断裂”。尽管用AI看病听起来很荒谬，在社交媒体上，不少网友甚至“帮AI说话”：“医生每天要看几十个病人，每个人就只有几分钟时间，这种情况下，还是靠AI吧，起码能缓解焦虑情绪。”
AI正在以一种近乎倒逼的方式，填补传统门诊中缺失的医患沟通。
不过，大模型虽然能帮患者解读体检报告、梳理就医思路，但无法望闻问切、拍片化验。更棘手的是，AI在处理复杂问题时会出现“幻觉”问题，容易误导诊断结果。2025年，有媒体报道了这样一个病例：一名60岁男子在与ChatGPT讨论盐替代品后，用溴化钠替代了食盐，最终因溴中毒被送入急诊。
更棘手的是，当AI成为诊室里的“第三种声音”，医患之间原本就脆弱的信任面临新的考验。医生丰富的临床经验是AI无法代替的，但当患者先入为主地信任AI，医患之间的对话就可能变成“患者和AI联手审判医生。”
之前据媒体报道，江苏某医院急诊医生夜班时遇到酒后头部受伤患者，CT确认无颅内出血后，患者手机里的豆包语音却称“根据影像报告可以判断有颅内出血，可能是医生诊断错误”，医生被迫请来神经外科医生当面再分析一遍片子才平息纠纷。
面对AI在医疗领域的快速渗透，监管层已经出手。今年5月25日，国家药监局正式印发《处方药网络零售合规指南》，明确要求：药品网络零售企业必须确保处方审核工作由执业药师开展，不得由其他岗位人员或者人工智能代为实施。
2026年3月发布的《国家药监局关于“人工智能+药品监管”的实施意见》也提到，坚持人工智能在药品监管领域的辅助型定位，建立健全“数智赋能、人工复核、全程留痕”的人机协同机制，避免未经审查即部署、多头建设、重复建设等行为。
国家传染病医学中心主任、复旦大学附属华山医院感染科主任张文宏曾公开表示，拒绝将AI引入医院电子病历系统，理由是“会改变现有的年轻医生培养体系”。张文宏认为，AI作为重要的辅助工具，确实能让医疗更有效率，“但很关键的一点是，不能离开人的操作，不能把生命健康直接交给AI来处理”。
AI可以辅助医疗，但不能主导医疗，这一点已经形成共识。但目前对于AI辅助问诊引发的各类问题，尚未形成清晰的责任归属判定标准。医生对AI结果的校验义务如何界定，患者使用AI获取诊断建议的行为如何规范，这些空白仍待填补。
新兴技术并非洪水猛兽，如何让AI成为医患之间的“桥梁”而非“壁垒”？
对患者而言，用AI提前了解医学知识是理性做法，但不应将AI结论当作质疑医生的武器。对医生而言，或许也需要正视：患者转向AI，某种程度上是对沟通不足的“用脚投票”，如果诊室里能再多几分钟解释，患者就不需要在AI那里寻找理解。
对平台和监管而言，在继续完善AI医疗安全边界的同时，也应推动大模型在健康科普场景中更加明确地标注自身的能力边界，让用户清晰地知道这是参考建议，而不是诊断结论。
这张“门诊告示”是假的，但它所描述的现象是真的。与其把它当作一个笑话一笑而过，不如把它看作一次重要提醒——AI时代，包括医患关系在内的多重生产力和社会关系都将迎来重构，我们究竟如何面对技术飞速发展带来的时代变局？
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