记者观察丨AI问诊：可以问，不能“诊”

日前，网络上流传一则段子，有医院提示民众“已经在豆包获得诊断的患者，请勿再向我们寻求意见，请改用千问或者元宝咨询”。这是网友恶搞调侃，却折射出AI问诊正从少有的“尝鲜”，变成不少普通人的健康参考。

然而，记者认为，AI问诊可以“问”，不能“诊”；流量越热，越要把边界说清。

把时间拨回2022年底，ChatGPT“横空出世”，市场目光全面聚焦大模型这一前沿技术，行业头部企业纷纷入局跟进。医疗领域专业性强、信息差显著，天然成为各大企业重点布局的垂类赛道。

此后，面向B端、C端的各类涉及医疗领域的大模型产品层出不穷，迭代速度持续加快。不过，互联网长期形成的用户使用习惯壁垒，并没有那么容易被打破。数十年以来，用户早已习惯通过搜索引擎、社交平台获取信息。早期多数以独立App形式存在的大模型，缺少高频、刚需的使用场景，大众主动打开的意愿并不高，产品始终难以真正走入日常。

真正的转折发生在2025年。DeepSeek火爆全网，随后，豆包凭借轻松幽默的对话交互成功出圈。同一阶段，蚂蚁阿福App上线，讯飞晓医完成功能升级，多款垂直医疗产品集体发力C端健康咨询赛道。

AI问诊真正进入大众视野，并非仅仅因为某次模型参数升级，而是因为入口变了：健康咨询从独立App里的“低频工具”，变成超级入口里的“顺手一问”。

数据也在印证这一变化。艾媒咨询报告显示，2020—2025年，中国AI健康管理市场规模从5359.5亿元增长至17250.1亿元，预计2026年将突破2万亿元。线上建档、智能监测、个性化方案推送等数字化服务，已全面融入居民日常健康管理。AI问诊也是其中关键的一环。

但热度快速扩散后，争议也随之而来。有患者就诊时，一旦医生判断和AI给出的结论不一致，便当场提出质疑；也有患者发现接诊医生在诊疗中参考AI工具，由此产生被敷衍或被欺骗的感受，甚至对医生的专业能力产生不信任。

那么，我们应该如何理性看待这些现象？普通用户依靠大模型给出的健康参考靠谱吗？未来医疗大模型的发展方向又在哪里？一系列问题，值得行业与公众冷静思考。

记者认为，争议的核心，不是“能不能用AI问诊”，而是谁对诊疗结果负责、AI在什么边界内可用。要回答这些问题，首先要分清大模型的基本属性。

目前市场上的相关产品大致可分为两类：一类是附带健康咨询能力的通用大模型，以豆包为代表；另一类是面向医疗场景做专项对齐的垂直健康大模型产品，方舟健客、京东健康的相关AI工具便属于这一类。

二者核心差异之一，在于训练数据和知识来源不同。垂直医疗大模型的训练内容，聚焦医疗权威指南、公开学术文献及临床真实数据，专业度、针对性更强；而通用大模型训练内容覆盖面广、包罗万象，并不聚焦医疗单一领域，专业精度相对有限。除此之外，检索增强、安全对齐、合规资质等，也会拉开两类产品之间的差距。

关于AI给出的健康参考是否可靠，业内早有相关讨论：在特定场景下，AI已在多个专科达到甚至超过三甲医院主治医师水平。但这只是测试成绩，并不等于真实临床能力，在个体化诊断方面，仍然不能和执业医生等同。

最关键的原因在于，大模型存在难以消除的幻觉风险。多位业内专家向记者表示，大模型可能会自主推演，生成错误观点与虚假信息，尽管全行业持续优化迭代，依旧无法彻底规避这类隐患。

与此同时，大模型也可能存在迎合用户诉求的情况。据报道，一位西雅图工程师患有癫痫并长期服用抗癫痫药物，听信AI建议后，她减少了相关药物的服用。随后她在多次向AI表达担忧、描述身体异常后，仍持续得到AI的安抚和减药建议，最后猝死。法医认定其死因为癫痫猝死。这正是该问题广受讨论的典型案例。

此外，尽管大模型知识库在持续更新，但在日常咨询中，AI难以结合现实场景灵活判断的局限性仍然较为突出。比如“被猫抓之后需不需要打疫苗”这类问题，处置方案高度取决于暴露场景、伤口情况等信息，仅凭文字描述很难准确判定。

由此可以明确一条核心原则，即大模型的意见仅可借鉴参考，不具备诊疗效力。面向普通用户的线上AI咨询，无法替代执业医师面诊；即便是医生借助AI辅助，最终诊疗决策也必须以临床执业医生的专业判断为准。

这也重新定义了医生与AI的共处方式。

事实上，在DeepSeek爆火的2025年，一些医院已经加速将AI系统落地院内，覆盖诊前—诊中—诊后全链条。目前已知人类疾病约有5.5万种，常见病也多达数千种，单一医生无法穷尽所有病症，临床诊疗更多依靠专科细分、经验积累。大模型凭借海量数据整合能力，可突破个体医生的经验边界，为疑难病的诊疗破局提供线索。丁香园日前发布的报告显示，近80%的医生已在工作场景中使用AI，整体普及水平与美国调研81%的渗透率基本持平。

需要明确的是，医生使用AI本身并非“不专业”，而是技术赋能医疗的一种尝试。关键在于找准人与工具的边界。既不能让患者的就医信任被技术消耗，也要让大众真正理解AI的辅助价值。

从监管层面看，底线同样清晰。《互联网诊疗监管细则（试行）》明确，处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务。

与此同时，部分AI产品若要提供辅助诊断等实质性临床决策支持，则须按照第三类医疗器械经国家药监局注册审批。截至2025年10月，已有超过110款基于深度学习的第三类医疗器械独立软件产品获批，用途包括辅助分诊与评估、辅助识别与检测、辅助治疗等。

AI医疗浪潮汹涌而至，技术迭代日新月异，但医疗行业的底线始终是严谨、专业与敬畏。面向未来，医疗大模型的发展，需要守住场景、责任、数据、技术等多重边界，在规范框架内稳步前行，才有望持续释放普惠价值。

AI问诊，先把“不能诊”讲清楚，才有“可以问”的未来。