经济参考报记者 邓林如
“医生，AI说我是这个病，您看对不对？”近两年，这样的开场白在门诊中愈发常见。多位医生在接受《经济参考报》记者采访时表示，患者走进诊室，先不描述症状，而是掏出手机，复述AI给出的判断，“先问AI、再看医生”正成为一种新的就医习惯。
作为数字医疗的重要应用，AI辅助诊疗凭借便捷、高效、低门槛的优势走进大众生活，成为全民健康科普与初筛自查的有益补充。但与此同时，公众过度依赖机器结论、形成片面就医认知、延误诊疗、不当用药等问题日益凸显，也让业界开始思考，AI如何更好赋能医疗，大众又该如何理性用好智能工具？
对此，业内专家表示，AI可以作为健康科普和辅助决策的工具，但不能替代面诊、体格检查和规范检查。关键是要引导公众理性使用，让技术更好赋能医疗。
要回答“如何理性使用”，先要理解这一现象为何形成。“许多人希望在就诊前先了解自己的症状可能对应什么疾病、应挂哪个科室、如何选择医生，以及大致的治疗思路。”首都医科大学附属北京同仁医院耳科主治医师陈彪告诉记者，中青年人是使用AI工具的主力人群，越来越多老年患者也开始借助AI获取健康信息。此外，有明显健康焦虑的患者，以及罹患罕见疑难病症、长期求医无果的患者，也较常携带AI问诊结果就诊。
“AI健康工具能提供初步症状自查、分诊建议和健康科普，且隐私顾虑更低。”国务院参事、北京协和医学院卫生健康管理与政策学院长聘教授刘远立表示，这一现象的背后，是居民健康素养提升与优质医疗资源紧张并存的现实。人们希望借助AI初步判断病情，节约线下就医的时间与经济成本，缓解信息不对称带来的焦虑。
但便捷，并不意味着准确。在儿科，AI结论与面诊不一致带来的风险更为突出。“一名6岁女孩有支气管哮喘病史，换季时咳嗽、夜间咳喘，家长将‘过敏、哮喘、咳嗽’输入AI，得到‘支气管哮喘急性发作’的诊断和建议雾化治疗，遂坚持只拿雾化药回家。”据北京市和平里医院儿科副主任杨晔讲述，当时听诊时发现患儿肺部除了哮鸣音还有局部湿啰音——这是肺炎的信号，于是建议做血检和胸片排查，家长却以“X线对孩子不好”为由拒绝。两天后，孩子发热、呼吸急促，返院确诊为肺炎。
杨晔解释，儿科被称为“哑科”，婴幼儿无法准确描述症状，AI“看不见也听不见”，无法完成线下查体，看不到患儿精神状态、喘息程度，听不了心肺；家长输入症状时还会下意识挑选符合自己猜想的信息，形成“片面输入-强化猜想”的循环。
这些案例并非偶然。2024年《JAMA Pediatrics》一项针对大语言模型儿科诊疗能力的研究显示，科研人员用100例真实儿科病例测试 ChatGPT-3.5，其临床诊断错误率高达83%。
此外，陈彪表示，盲从AI易造成过度医疗与资源浪费。AI基于概率逻辑会推荐大量检查项目，多数并非当下病情所需，不仅加重患者健康焦虑，还会造成个人医疗支出浪费，挤占公共医疗资源。
对于大众的认知偏差，刘远立分析，这是技术权威迁移、锚定效应、知情幻觉三重心理叠加的结果，民众误将AI的标准化输出当作绝对客观的标准答案，先入为主以AI结论对标医生面诊，选择性采信契合自身认知的信息。
“十五五”规划纲要提出，有序推动数智技术在辅助诊疗、精准医疗、健康管理、医保服务、养老助残等场景的应用。“AI辅助诊疗是医疗数字化的必然方向，不必因噎废食。大众的高需求，恰恰是行业迭代的动力。”刘远立表示，在智慧医疗体系中，AI的核心定位始终是“辅助决策、赋能医护、服务公众”的工具。
他指出，AI可独立完成健康科普、症状梳理、分诊指导、报告解读等信息服务工作，但诊断、处方、治疗方案制定等涉及生命安全、医疗责任的核心诊疗行为，必须由具备执业资质、可动态研判、可承担责任的临床医生完成。
基于这一定位，刘远立建议从三个层面主动缩短适配周期。在公众端，应把“如何正确使用AI健康工具”纳入健康素养教育，教人分辨“参考”与“诊疗”；在产品端，强化免责声明与风险警示，明确AI的辅助定位；在制度端，尽快明确AI医疗产品的属性、准入与责任边界。
据了解，清华大学交叉学院与北京协和医院联合成立的“医学智能与人机共进化”实验室，正持续探索AI与临床诊疗的融合路径，为智慧医疗高质量发展提供新思路。
谈及行业未来发展，刘远立表示，AI医疗的迭代方向不是“替代医生”，而是“更准、更透明、更合规地辅助医疗”。技术层面补齐可信度短板，制度层面完善监管与责任标准，社会层面提升大众数字健康素养，三者协同发力，才能构建良性的“人机协同”就医生态。
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