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AI问诊，，，，，靠谱吗？？？？？？

2026-03-01 20:36:37

　　2025年年底的北京，，，，，A盛岚工程建设有限公司I医疗问诊广告铺天盖地，，，，，从电视节目、手机软件到公交车站、商务楼电梯，，，，，随处可见。。。。。。

　　被魔性广告词“洗脑”的刘玉，，，，，今年30岁，，，，，却患有大巨细小五六种慢性病，，，，，每个月都得跑两三次大型三甲医院，，，，，一次就得泯灭四五个小时的时间。。。。。。抱着试一试的好奇心态，，，，，她下载了广告中的AI问诊软件，，，，，实验让“AI医生”为自己看病。。。。。。

　　受访者供图

　　刘玉点开屏幕、翻开软件，，，，，AI问诊的界面精练明晰、操作直观。。。。。。她凭证提醒详细形貌了皮肤症状，，，，，并上传了红疹照片，，，，，询问是特应性湿疹照旧过敏。。。。。。不到一分钟，，，，，AI就反响了“特应性湿疹”的起源判断，，，，，并附上了用药建媾和药品购置链接。。。。。。

　　受访者供图

　　短短几分钟，，，，，刘玉就完成了以往需要数小时才华走完的问诊、开药、购药全流程。。。。。。她既赞叹于这种高效，，，，，又隐约担心AI是否真的靠谱。。。。。。在她看来，，，，，或许能胜任一样平常康健咨询，，，，，但真生病时，，，，，她仍会选择去医院，，，，，找真人医生确认AI的判断。。。。。。

　　AI问诊在海内并非新鲜事物。。。。。。2025年起，，，，，随着国产大模子手艺实现显著突破，，，，，多家企业纷纷推出医疗智能体产品，，，，，如医联的“未来医生”、京东康健的“AI医生大为”、蚂蚁集团的“阿福”、阿里的“夸克康健”、百度康健的“文心康健管家”、讯飞医疗的“讯飞晓医”、字节跳动的“小荷AI医生”等。。。。。。

　　然而，，，，，疑问也随之而来：AI问诊是否真的可信？？？？？？它会“乱说八道”吗？？？？？？能在多洪流平上替换真人医生？？？？？？用户的医疗数据又怎样获得�；；；；；；；�？？？？？？这些问题，，，，，正成为公众关注的焦点。。。。。。

　　AI为啥能看�。。。。。�？？？？？？

　　“事实上，，，，，从搜索引擎时代最先，，，，，医生对专业知识的垄断就已经竣事。。。。。。”在北京大学医学人文学院教授王岳看来，，，，，AI问诊的泛起并不突然，，，，，它更像是搜索引擎的“进阶版”，，，，，能够为患者提供量身定制的回覆。。。。。。

　　相比于DeepSeek、豆包等通用大模子，，，，，医疗类AI产品需要更专业、更可靠。。。。。。据京东康健探索研究院专家刘慧先容，，，，，AI之以是能“像医生一样看病”，，，，，要害在于医学知识的“投喂”和真人医生的“向导”。。。。。。

　　AI医生“出师”前，，，，，需要履历两大阶段的训练。。。。。。首先是“上学”，，，，，就像医生在学校上课一样。。。。。。通过输入大宗果真的医学资料，，，，，如教科书、指南、药品说明书、学术论文或院内病例数据，，，，，让AI掌握基本的医学知识和诊断要领。。。。。。

　　接着是“实习”，，，，，类似于医生在医院“规培”。。。。。。使用数万条真实医患问诊样例，，，，，让AI学习标准问诊流程，，，，，磨炼AI的推理能力和表达水平，，，，，使互动更贴近现实的医患交流。。。。。。最后在模拟情形中与虚拟病人举行交互，，，，，通过真实医生打分反响来迭代优化，，，，，提高准确性。。。。。。

　　目今市场上各公司的AI问诊产品，，，，，功效大同小异，，，，，主要可以分为“给通俗病人用的”和“给医生用的”两大板块。。。。。。以京东康健的产品为例：第一类是康健AI专业角色，，，，，即AI康健助手，，，，，如AI医生、AI营养师等，，，，，适配线上场景的疾病症状咨询、康健治理、药品使用、康健商品导购等场景。。。。。。

　　关于这类“给通俗病人用的”的产品，，，，，用户只需要在产品界面，，，，，凭证AI的指导，，，，，一步步输入症状、患处照片，，，，，AI便能给出咨询建议，，，，，如病情有多严重、该做什么检查、吃什么药、平时要注重啥。。。。。。

　　第二类则是医生助手，，，，，这类产品类似于专业版的DeepSeek。。。。。。医生在诊断或科研中遇到问题时，，，，，AI医生助手产品能够盘问出相关的指南、论文，，，，，并基于这些专业资料回覆医生问题，，，，，资助医生科学决议；；；；；；；在医生线上诊疗流程中，，，，，还可以自动天生病历摘要、推荐检查项目或预警药物相互作用等，，，，，提高医生诊疗效率。。。。。。

　　“AI问诊的优势就是两个字——利便。。。。。。”王岳恒久从事医患关系研究，，，，，他体现，，，，，由于海内现在尚未建设完善的分级诊疗制度，，，，，民众生病后不肯找下层全科医生，，，，，而是直接涌向三甲医院，，，，，导致三甲医院人满为患，，，，，就医体验不佳，，，，，被戏称为“排队两小时，，，，，看病五分钟”，，，，，“患者诉苦，，，，，医生也疲劳”。。。。。。

　　因此，，，，，AI问诊成为一种自然选择。。。。。。“全天24小时在线，，，，，不必排队随时都能用，，，，，怎么问都不会烦”，，，，，王岳以为，，，，，除了利便病人，，，，，AI还可以减轻医生事情强度，，，，，处置惩罚常见病诊断，，，，，从而释放医生精神处置惩罚更重大问题。。。。。。

　　“无论是AI资助问诊，，，，，照旧资助做手术，，，，，现实上都是为医生提供便当，，，，，缩短了医生的学习曲线。。。。。。”北京市海淀医院院长张福春以为，，，，，关于诊疗水平缺乏的年轻医生和下层医院而言，，，，，若是能借助AI“习得”优异医生的履历和能力，，，，，是一个难堪的“弯道超车”的时机。。。。。。

　　AI误诊有谁认真？？？？？？

　　不少人都曾遇到过AI看似专业却给蜕化误信息的情形，，，，，因此，，，，，“AI的问诊效果是否可信？？？？？？若是泛起误诊，，，，，责任该由谁肩负？？？？？？”成为公众和医生配合关注的问题。。。。。。

　　对此，，，，，刘慧以为，，，，，首先需要明确一个基本认知：AI的目的是模拟真人医生的远程问诊，，，，，而不是取代线下问诊。。。。。。“网络问诊永远无法替换物理检查，，，，，好比验血、CT扫描，，，，，或是中医的望闻问切。。。。。。即便扑面是真人医生，，，，，远程问诊也保存这样的局限性。。。。。。”

　　因此，，，，，现在AI问诊更适适用于“看影像片子”“看体检报告”，，，，，处置惩罚一些稍微症状或突发状态，，，，，例如夜间发热、腹泻或小伤口处置惩罚；；；；；；；同时也可用于慢性病治理、分诊建议等。。。。。。而关于重大或疑难病症，，，，，仍需前往实体医院就诊。。。。。。

　　针对大模子与生俱来的“幻觉”，，，，，即一本正经地乱说八道，，，，，刘慧诠释说，，，，，这是大模子这种天生式手艺自己的特点造成的，，，，，在医疗领域，，，，，这是致命伤。。。。。。为相识决这个问题，，，，，最直接的步伐是使用专门为医疗领域研发的AI模子，，，，，且在知识检索增强（RAG）阶段仅接纳医疗循证知识库，，，，，而非检索网络果真资源，，，，，这样能确保它的判断都是基于真实的医学文献和病例纪录。。。。。。

　　刘慧还提到，，，，，和其他“黑盒”AI产品差别，，，，，医疗AI需要像“白盒子”一样透明。。。。。。也就是说，，，，，AI得出的每一个参考建议都要有明确的证据支持，，，，，可以追溯泉源，，，，，这样才华验证这个结论是对是错。。。。。。

　　不过，，，，，另一个挑战是患者经常表达不清，，，，，语言较量随意，，，，，可能会遗漏一些要害信息。。。。。。这导致AI在初期可能会明确过失。。。。。。但据刘慧先容，，，，，通过用大宗真实的医患对话数据训练后，，，，，现在的AI已经能更好地明确言外之意，，，，，或对用户表达模糊的话举行自动澄清。。。。。。

　　例如，，，，，用户说“老人经常吐逆白痰”，，，，，大模子会自动问询是吐逆行为，，，，，照旧咳痰行为，，，，，并诠释两种行为的特点和区别。。。。。。由于“吐逆”和“咳痰”指向的是差别系统的疾病偏向，，，，，需要判别清晰。。。。。。

　　在准确性评估上，，，，，刘慧体现，，，，，现在京东康健AI辅助诊断的top5准确率（即给出的五个诊断建议中包括准确谜底的概率）达97%，，，，，第一个建议准确率约80%。。。。。。测试使用了数万条历史病例数据，，，，，并以线下医生的诊断效果作为标准谜底。。。。。。

　　现在，，，，，关于“若是AI误诊该由谁认真”的问题，，，，，还没有专门的执法划定。。。。。。北京航空航天大学法学副教授赵精武指出，，，，，AI问诊并不可自力完成诊断或治疗，，，，，它更像是一个医疗小助手，，，，，最终的诊断效果照旧由医生决议，，，，，因此医疗事故的责任仍然由医生或相关医疗机构肩负。。。。。。

　　赵精武进一步诠释，，，，，AI问诊效果禁绝确是手艺生长历程中的客观征象，，，，，执法上不可能要求开发方为手艺无法实现的目的认真。。。。。。但若是开发方或效劳商在宣传中强调AI的准确性，，，，，导致患者信托过失效果而受到危险，，，，，那么他们可能需要肩负产品责任。。。。。。

　　现在，，，，，市面上的AI问诊软件险些都会标注类似“建议仅供参考，，，，，若有康健问题请实时就医”的提醒。。。。。。刘慧先容，，，，，现在业内对“AI+医疗”的共识仍是“辅助诊疗”。。。。。。

　　“就怕医生像AI”

　　“若是AI足够可靠，，，，，未来愿意接受它的人一定会越来越多。。。。。。”刘慧展望说，，，，，久远目的是让AI成为用户的全周期康健助手，，，，，就像西欧的家庭医生或全科医生一样，，，，，从疾病预防、诊断辅助到康复，，，，，都能提供优质效劳，，，，，从而缓解医疗资源漫衍不均的问题。。。。。。

　　但要训练出可靠的AI模子，，，，，离不开高质量的医疗数据。。。。。。然而，，，，，多位业内人士指出，，，，，现在海内医疗数据共享缺乏，，，，，且缺乏统一标准，，，，，制约了AI医疗工业的生长。。。。。。

　　现实上，，，，，中国并不缺少医疗数据。。。。。。国家卫健委宣布的卫生年鉴显示，，，，，2024年天下卫生气构总诊疗人次高达101.5亿，，，，，由此爆发的医疗数据预计凌驾百亿条。。。。。。

　　但问题在于，，，，，各家医院的数据标准不统一，，，，，质量狼籍不齐，，，，，不少数据还保存过失、遗漏或不完整的情形。。。。。。别的，，，，，大宗数据是以文本、影像等非结构化形式存储的，，，，，治理和整合起来相当难题。。。。。。

　　现在，，，，，京东康健的医疗数据主要来自京东互联网医院、有课题相助的大型公立医院和区域数据中心。。。。。。刘慧建议，，，，，在增强隐私�；；；；；；；さ幕∩�，，，，，应提升数据的一致性和质量，，，，，实现差别医院间患者病历的互联互通，，，，，从而支持AI模子的一连学习。。。。。。

　　政策层面也在起劲推动。。。。。。2025年12月，，，，，北京市卫健委宣布文件，，，，，明确将汇总医疗数据、制订高质量数据标准，，，，，并对这些数据合理估值后逐步向社会开放。。。。。。上海和浙江也有类似政策出台。。。。。。

　　羁系上，，，，，王岳建议接纳社会共治模式，，，，，让政府、行业协会和企业配合加入。。。。。。“AI的手艺壁垒极高，，，，，政府治理职员往往难以深入明确重大算法，，，，，单靠政府羁系不现实。。。。。。”他以为应当对AI运营商实验“无过错责任原则”，，，，，即一旦爆发损害就需认真，，，，，除非能证实无过错，，，，，并通过包管来疏散危害。。。。。。

　　刘慧则强调需要明确各方责任，，，，，好比研发方认真算法清静和数据合规，，，，，医疗机构治理使用和患者清静，，，，，羁系方监视执法和制订标准，，，，，用户也应理性看待AI参考建议。。。。。。

　　她提议借鉴自动驾驶的分级制度，，，，，为医疗AI制订规范。。。。。。例如，，，，，L1级别可用于信息辅助，，，，，L2级别可提供提醒建议，，，，，而更高级别需审慎应用。。。。。。这种分级标准有助于明确AI的应用界线，，，，，让产品设计更有标准可依。。。。。。

　　王岳分享了自己使用AI看病的履历。。。。。。去年，，，，，他由于喉咙不惬意咨询AI，，，，，效果AI说可能是肿瘤，，，，，吓了他一跳。。。。。。不久他挂了线下专家号，，，，，“医生只用压舌板看了看就判断我得的是通俗咽炎，，，，，作为先生，，，，，这是很常见的误差。。。。。。”

　　王岳以为，，，，，这正是AI最大的局限性——忽略每小我私家的差别。。。。。。好比，，，，，若是多个病人形貌相同的症状，，，，，AI可能会给出统一的诊断，，，，，但医生会通过视察小我私家情形得出差别结论。。。。。。

　　但更让他担心的是，，，，，“现在一些医生太过依赖检查报告和影像片子，，，，，像‘流水线上的工业工人’一样看病，，，，，而不重视临床履历和手艺，，，，，这种机械性的事情AI完全可以取代。。。。。。不怕AI像医生，，，，，就怕医生像AI。。。。。。”

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