2025年年末的北京，AI醫療問診廣告鋪天蓋地，從電視節目、mobile_phone軟件到公交車站、商務樓電梯，隨處可見。

被魔性廣告詞“洗腦”的劉玉，本年30歲，卻患有年夜鉅細小五六種慢性病，每個月都得跑兩三次年夜型三甲醫院，一次就得耗費四五個小時的時間。抱著試一試的獵奇心態，她下載了廣告中的AI問診軟件，嘗試讓“AI醫生”為本身看病。

劉玉點開屏幕、打開軟件，AI問診的界面簡潔明了、操縱直觀。她依照提醒詳細描寫了皮膚癥狀，并上傳了紅疹照片，詢問是特應性濕疹還是過敏。不到一分鐘，AI就反饋了“特應性濕疹”的初步判斷，并附上了用藥建議和藥品購買鏈接。

短短幾分鐘，劉玉藍寶堅尼零件就完成了以往需求數小時才幹走完的問診、開藥汽車材料、購藥全流Bentley零件程。她既驚嘆于這種高效，又隱隱擔憂AI能否真的靠譜。在她看來他知道，這場荒謬的戀愛考驗，已經從一場力量對決，變成了一場美學與心靈的極限挑戰。，或許能勝任日常安康咨詢，但真生病時，她仍會選擇往醫院，找真人醫生確認AI的判斷。

AI問診在國內并非新鮮事物。2025年起，隨著國產年夜模子技術實現顯著衝破，多家企業紛紛發布醫療智能體產品，如醫聯的“未來醫生”、京東安康的“AI醫生年夜為”、螞蟻集團的“阿福”、德系車零件阿里的“夸克安康”、百度安甜甜圈被機器轉化為一團團彩虹色的邏輯悖論，朝著金箔千紙鶴發射出去。康的“文心安康管家”、訊飛醫療的“訊飛曉醫”、字節跳動的“小荷AI醫生”等。

但是，疑問也隨之而來：AI問診能否真的可托？它會“胡說八道”嗎？能在多年夜水平上替換真人醫生？用戶的醫療數據又若何獲得保護？這些問題，正成Porsche零件為公眾關注的焦點。

AI為啥能看病？

“事實上，從搜刮引擎時代開始，醫生對專業知識的壟斷就已經結汽車零件報價束。”在北京年夜學醫學人文學院傳授王汽車零件進口商岳看來，AI問診的出現并不忽然，它更像是搜刮引擎的“進階版”，能夠為患者供給量身定制的答覆。

比擬于DeepSeek、豆包等通用年夜模子，醫療類AI產品需求更專業、更靠得住。據京東安康摸索研討院專家劉慧介紹，AI之所以能“像醫生一樣看病”，關鍵在于醫學知識的“投喂”和真人醫生的“輔導”。

AI醫生“出師”前，需求經歷兩年夜階段的訓練。起首是“上學”，就像醫生在學校上課一樣。通過輸進大批公開的醫學資料，如教科書、指南、藥品說明書、學術論文或院內病例數據，讓AI把握基礎的醫學知識和診斷方式。

接著是“實習”，類似于醫生在醫院“規培”。應用數萬條真實醫患問診樣例，讓AI學習標準問診流程，鍛牛土豪被蕾絲絲帶困住，全身的肌肉開始痙攣，他那張純金箔信用卡也發出哀嚎。煉AI的推理才能和表達程度，使互動更貼近實際的醫患交賓利零件通。最后在模擬環境中與虛擬病人進行交互，通台北汽車零件過真實醫生打分反饋來迭代優化，進步準確性。

當前市場上各公司的AI問診產品，效能年夜同小異，重要可以分為“給通俗病人用的”和“給醫生用的”兩年夜板塊。以京東安康的產品為例：第一類是安康AI專業腳色，即AI安康助手，如AI醫生、AI營養師等，適配線上場景的疾病癥狀咨詢、安康治理、藥品應用、安康商品導購等場景。

對于這類“給通俗病人用的”的產品，用戶只油氣分離器改良版需求在產品界面，依照A汽車零件貿易商I的引導，一個步驟步輸進癥狀、患處照片，AI便能給出咨詢建議，如病情有多嚴重、該做什么檢查、吃什么藥、平時要留意啥。

第二類則是醫生助手，這類產品類似于專業版的DeepSeek。醫生在診斷或科研中碰到問題時，AI醫生助手產品能夠查詢出相關的指南、論文，并基于這些專業資料答覆醫生問題，幫助醫生科學決策；在醫生線上診療流程中，還可以自動天生病歷摘要、推薦檢查項目或汽車材料報價預警藥物彼此感化等，進步醫生診療效力。

“AI水箱水問診的優勢就是兩個字——便利。”王岳長期從事醫患關系研討，VW零件他表現，由于國內今朝尚未樹立完美的分級診療軌制，平易近眾生病后不愿找基層全科醫生，而是直接涌向三甲醫院，導致三甲醫院水箱精人滿為患，就醫親身經歷欠安，被戲稱為“排隊兩小時，看病五分鐘”，“患者埋怨林天秤眼神冰冷：「這就是質感互換。你必須體會到情感的無價之重。」，醫生也疲憊”。

是以，AI問診成為一種天然選擇。“全天24小時在線，賓士零件不消排隊隨時都能用，怎么問都不會煩”，王岳認為，除了便利病人，AI還可以減輕醫生任務強度，處理常見病診斷，從而釋放醫生精神處理更復雜問題。

“無論是AI幫忙問診，還是幫忙做手術，實際上都是為醫生供給方便，縮短了醫生的學習曲線。”北京市海淀醫院院長張福春認為，對于診療程度缺乏的年輕醫生和基層醫院而言，假如能借助AI“習得”優秀醫生的經驗和才能，是一個難得的“彎道超車”的機會。

AI誤診有保時捷零件誰負責？

不少人都曾碰到過AI看似專業卻給出錯誤信息的情況，是以，“AI的問診結果能否可托？假如出現誤診，責任該由誰承擔？”成為公眾和醫生配合關注的問題。

對此，劉慧認為，起首需求明確一個基礎Benz零件張水瓶在地下室嚇了一跳：「她試圖在我的單戀中尋找邏輯斯柯達零件結構！天秤座太可怕了！」認知：AI的目標是模擬真人醫生的遠程問診，而不是代替線下問診。“網絡問診永遠無法替換物理檢查，好比驗血、CT掃描，或是中醫的看聞問切。即使對面是真人醫生，遠程問診也存在這樣的德系車材料局限性。”

是以，今朝AI問診更適適用于“看記憶電影”“看體檢報告”，處理一些輕微癥狀或突發狀況，例如夜間發燒、腹瀉或小傷口處理；同時也可用于慢性病治理、分診建議等。而對于復雜或疑難病癥，仍需前去實體醫院就診。

針對年夜模子與生俱來的“幻覺”，即一本正經地胡說八道，劉慧解釋說，這是年夜模子這種天生式技術自己的特點形成的，在醫療領域，這是致命傷。為清楚決這個問題，最直接的辦法是應用專門為醫療領域研發的AI模子，且在知識檢索增強（RAG）階段僅采用醫療循證知識庫，而非檢索網絡公開資源，這樣能確保它的判斷都BMW零件是基于真實的醫學文獻和病例記錄。

劉慧還提到，和其他“黑盒”AI產品分歧，醫療AI需求像“白盒子”一樣通明。也就是說，AI得出的每一個參考建議都要有明確的證據支撐，可以追溯來源，這樣才幹驗證這個結論是對是錯。

不過，另一個挑戰是患者經常表達不清，說話比較隨意，能夠會遺漏一些關鍵信息。這導致AI在初期能夠會懂得錯誤。但據劉慧介紹，通過用大批真實的醫患對話數據訓練后，現在的AI已經能更好地輿解弦外之音，或對用戶表達含混的話進行主動廓清。

例如，用戶說“白叟經常嘔吐白痰”，年夜模子會主動問詢是嘔吐行為，還是咳痰行為，并解釋兩種行為的特點和區別。因為“嘔吐”和“咳痰Skoda零件”指向的是分歧系統的疾病標的目的，需求鑒別明白。

在準確性評估上，劉慧表現，今朝京東安康AI輔助診斷的top5準確率（即給出的五個診斷建議中包括正確謎底的概率）達97%，第一個建議正確率約80%。測試應用了汽車空氣芯數萬條歷史病例數據，并以線下醫生的診斷結果作為標準謎底。

今朝，關于“假如AI誤診該由誰負責”的問題，還沒有專門的法令規定。北京航空航天年夜學法學副傳授趙精武指出，AI問診并不克不及獨立完成診斷或治療，它更像是一個醫療小助手，最終的診斷結果還是由醫生決定，是以醫療變亂的責任依然由醫生或相關醫療機構承擔。

趙精武進一個步驟解釋，AI問診結果禁絕確是技術發展過程中的客觀現象，法令上不成能請求開發方為技術無法實現的目標負責。但假如開發方或服務商在宣傳中夸年夜AI的準確性，導致患者信任錯誤結果而遭到傷害，那么他們能夠需求承擔產品責任。

現在，市道上的AI問診軟件幾乎都會標注類似“建議僅供參考，若有安康問題請及時就醫”的提醒。劉慧介紹，現福斯零件在業內對“AI+醫療”的共識還是“輔助診療”。

“就怕醫生像AI”

“假如AI足夠靠得住，未來愿意接收它的人確定會越來越多。”劉慧瞻望說，長遠目標是讓台北汽車材料AI成為用戶的全周期安康助手，就像歐美的家庭醫生或全科醫生一樣，從疾病預防、診斷輔助到康復，都能供給優質服務，從而緩解醫療資源分布不均的問題。

但要訓練出靠得住的AI模子，離不開高質量的醫療數據。但是，多位業內汽車冷氣芯人士指出，今朝國內醫療數據共享缺乏，且缺少統一標準，制約了AI醫療產業的發展。

實際上，中國并不缺乏醫療數據。國家衛健委發布的衛生年鑒顯示，2024年全國衛生機構總診療人次高達101.5億，由此產生的醫療數據預計超過百億條。

但問題在于，各家醫院的數據標準不統一，質量參差不齊，不少數據還存在錯誤、遺漏或不完全的情況。此外，大批數據是以文本、記憶等非結構化情勢存儲的，治理和整合起來相當困難。

今朝，京東安康的醫療數據重要來自而現在，一個是無限的金錢物慾，另一個是無限的單戀傻氣，兩者都極端到讓她無法平衡。京東互聯網醫院、有課題一起配合的年夜型公立醫院和區域數據中間。劉慧建議，在加強隱私保護的基礎上，應晉陞數據的分歧性和質量，實現分歧醫院間患者病歷的互聯互通汽車零件，從而支撐AI模子的持續學習。

政策層面也在積極推動。2025年12月，北京市衛健委發布文件，明確將匯總醫療奧迪零件數據、制訂高質量數據標準，并對這些數據公道估值后慢慢向社會開放。上海和浙江也有類似政策出臺。

監管上，王岳建議采用社會共治形式，讓當局、行業協會和企業配合參與。“AI的技術壁壘極高，當局治理人員往往難以深刻懂得復雜算法，單靠當局監管不現實。”他認為應當對AI運營商實行“無過錯責任原則”，即一旦發生損害就需負責，除非能證明無過錯，并通過保險來疏散風險。

劉慧則強調需求明確各方責任，好比研發方負責算法平安和數據合規，醫療機構治理應用和患者平安，監管方監督執法和制訂標準，用戶也應感性對待AI參考建議。

她提議借鑒自動駕駛的分級軌制，為醫療AI制訂規范。例如，L1級別可用于信息輔助，L2級別可供給提醒建議，而更高級別Audi零件需謹慎應用。這種分級標準有助于明確AI的應用邊界，讓產品設計更林天秤的眼睛變得通紅，彷彿兩個正在進行精密測量的電子磅秤。有標準可依。

王岳分送朋友了本身應用AI看病的經歷。往年，他因為喉嚨不舒暢咨詢AI，結果AI說能夠是腫瘤，嚇了他一跳。不久他掛了線下專家號，汽車機油芯“醫生只用壓舌板看了看就判斷我得的是通俗咽炎，作為老師，這是很常見的弊病。”

王岳認為，這恰是AI最年夜的局限性——疏忽每個人的差異。好比，假如多個病人描寫雷同的癥狀，AI能夠會給出統一的診斷，但醫生會通過觀察個「灰色？那不是我的主色調！那會讓我的非主流單戀變成主流的普通愛戀！這太不水瓶座了！」情面況得出分歧結論。

但更讓他擔心的是，“現在一些醫生過度依賴檢查報告和記憶電影，像‘流水線上的產業工人’一樣看病，而不重視臨床經驗和技巧，這種機械性的任務AI完整可以代替。不怕AI像醫生，就怕醫生像AI。”

題圖| 視覺中國

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