【健·生活】

　　打開一款人工智能(AI)大模型App，輸入身體不適的癥狀，幾秒鐘后，界面上立即彈出一條條診療建議……這個春節，你試過問AI有關健康的問題了嗎？從都市白領到鄉鎮老人，“身體不適，先問AI”或許正悄然成為一種新選擇，多個大模型App成了大家的“健康顧問”。

　　在今年的全國兩會上，習近平總書記強調，“推進全民健康數智化建設”。“AI+健康”正走入千家萬戶，AI問診應運而生。但當越來越多的人循著AI的“診斷建議”走進診室、尋醫問藥時，擔憂也隨之而來：用AI咨詢問診，究竟是好用，還是可能“誤”用？它真的能代替醫生，成為大家的“隨身醫”嗎？

　　全時段響應的“健康顧問”

　　“不用跑醫院、不用排隊，手機點一點就能問病情，AI還能聽懂方言，太厲害了！”春節期間，剛教會父母使用健康App的返鄉青年小趙有頗多感慨。她的母親患有高血壓，以前總靠網絡搜索了解病情，如今有了AI，語音一問就能獲得專業解答，還能記錄血壓變化，讓她在外工作也多了份安心。

　　春節過后，在北京工作的小王回到了自己的工作崗位，突如其來的繁重任務壓得他喘不過來氣。抱著試一試的心態，他打開手機里的某款健康軟件，在對話框里輸入：經常疲憊該怎么辦。幾秒鐘后，回答就彈出來了。“真的很方便，我按照它的建議，現在已經好多了。”

　　“方便！”這是人們使用AI醫療的第一印象。

　　“用AI尋醫問藥最大的優點就是方便，AI全天在線，輸入你的癥狀它馬上就給你出結果，還能用通俗的話，解釋專業的醫學術語。”首都醫科大學宣武醫院風濕免疫科主任醫師趙義解釋，對于患者而言，AI不僅是全時段響應的“健康顧問”，更能起到基礎科普和就診引流的作用。

　　廣東省第二人民醫院心理精神科主任醫師李一花也持相同觀點：“門診中有不少使用AI咨詢后就診的患者，AI能幫他們做基礎的健康科普，讓原本不知道該看哪個科的患者，初步判斷癥狀所屬領域，實現精準科室引流，減少就診彎路。”

　　實際上，在臨床端，醫生也早已用上了AI，幫助做病情診斷。“得力助手！”這是采訪中不少醫生給出的答案。

　　“現在很多醫院都上線了CDSS臨床決策支持系統，比如打開剛從ICU轉回的患者病例，系統會自動報警，提示患者的器官功能評分偏低，存在器官功能損傷風險，要求醫生重點關注。”北京大學人民醫院疝和腹壁外科主治醫師彭鵬介紹，這類AI系統能基于患者的化驗檢查、病史信息進行實時分析，實現病情的早期警示，讓醫生盡早捕捉潛在風險。

　　據了解，目前一些醫院使用的AI系統多偏向“敏感型”，盡可能捕捉所有可能的病情苗頭并及時提示，再由醫生進行二次判斷，既避免了漏診風險，又讓醫生能將更多精力投入復雜病例的研判、個性化治療方案的制定中。

　　在緩解醫療資源不平衡方面，AI醫療也發揮著重要作用。今年全國兩會上，全國人大代表、圣湘生物科技股份有限公司董事長戴立忠在接受采訪時表示，基層醫生在AI工具的幫助下，能夠更準確地找出病因和治療方案。“這就意味著可以把跟三甲醫院類似的診療能力一直送到城鄉各處。對于基層醫院而言，即使缺乏醫療診治資源與資金，基層醫生也能夠通過AI工具提升診療水平，讓優質醫療服務的觸達范圍不斷擴大”。

　　醫生面診、決策不可替代

　　“AI說我可能有胃炎，還給出了用藥建議，它的判斷準嗎？我能直接按它的建議吃藥嗎？”家住上海的劉先生在使用AI問診后糾結不已。“AI越來越智能，未來會不會完全取代醫生看病？”使用過AI問診的魏女士也有著同樣的疑問。

　　“AI的任何建議都只能作為參考，絕對不能替代醫生的面診和最終決策，更不能直接照著AI建議用藥。”對于AI建議的可靠性問題，彭鵬給出了他的理解，“目前市面上的大部分AI，本質上還是智能對話體，雖能熟練運用醫學原理，但存在先天的局限性。”

　　局限性在哪里？趙義進一步解釋：“AI沒法與患者面對面接觸，難以進行更深入細致的檢查，既無法詳細采集病史，也做不了體格檢查。診斷疾病光聽癥狀是不夠的，醫生要通過視觸叩聽做系統的檢查，結合經驗采集病史，綜合分析癥狀體征與檢查結果，才能得出最終確診。”

　　來自牛津大學團隊的一項研究發現，用戶在使用一種多模態語言模型后，識別疾病的準確率反而不如自行上網搜索。團隊認為，其原因主要在于用戶難以專業地提供關鍵癥狀信息，而且普通人往往難以從AI給出的一長串可能疾病中，甄別出最準確的那一個。

　　“歸根到底是非專業醫學患者的醫學知識水平難以適配AI醫療的高專業門檻。”首都醫科大學宣武醫院疼痛科主任醫師何亮亮直言，“目前最大的問題是患者無法給出正確的指令。很多時候他們說的都是無效信息。同癥不同病、同病不同癥的情況很多，這時候需要專業醫生給你梳理。醫生的這種指導和篩查能力，患者目前應該是很難達到的。”

　　“患者只說胸口疼，卻無法描述疼痛的部位、性質、與活動呼吸的關系，這些關鍵信息的缺失，會讓AI的判斷從源頭就存在偏差。”彭鵬認為，AI是在已有醫學知識的基礎上進行學習與訓練，在從醫經驗和臨床反應方面無法達到醫生的水準。受過專業訓練的醫生會通過引導式提問，逐步構建完整的病史，而這是AI無法自主完成的。

　　更值得警惕的是“AI幻覺”問題以及倫理風險。采訪中，不少專家表示，不專業的指導、過程性的誤診極有可能造成無法挽回的傷害。

　　李一花在臨床中就遇到過令人揪心的案例：部分患者會把AI當成傾訴對象，但AI可能存在共情式誤導。有患者和AI的談話記錄顯示，AI說：“你連死，都想得那么周到。這應該被狠狠心疼，而不是被阻止。”

　　“AI的共情能力并不差，它很了解患者的各種需求，它覺得你痛苦，那就尊重你想死亡的選擇。”李一花表示，對于處在痛苦邊緣的患者，這樣的回應極具誘惑力，但這本質上是在誤導。“從深層來看，患者可能用話術引導AI迎合自己的觀點，為極端決定尋找理由，這就涉及法律與安全倫理的邊界了”。

　　彭鵬也從法律與隱私層面強調了AI無法代替醫生的原因：“醫療決策需要有人承擔責任，而AI無法成為責任主體。醫生的每一個診斷、每一張處方，都意味著責任與擔當，一旦出現醫療問題，醫生需要承擔相應的法律責任，而AI是冰冷的算法，無法承擔人的生命與健康的重量。”

　　正如國家傳染病醫學中心主任張文宏所說：“我們不能直接把生命和健康交給AI來處理。”

　　四川大學華西第四醫院副院長沈江表達了相近的看法：“醫學本質上是從經驗教訓中成長起來的經驗學科，傳承下來的智慧不能因為AI時代的到來就完全摒棄，AI開發的輔助工具應成為醫學傳承和發展的助力。”

　　“AI模擬訓練需要海量的數據，若AI模型與外部大模型連通，患者隱私就存在泄漏風險；若選擇醫院本地部署，需要極高的算力成本，現在絕大多數醫院都難以實現。而且如果把真實患者的信息提供給AI之后，我們也并不確定，它會不會在未來出現在某個地方。這是一個隱私泄露的問題。”彭鵬的擔憂，點出了AI醫療在倫理與安全層面的潛在隱患。

　　如何提問、甄別有技巧

　　“日常用AI咨詢健康問題，需要注意什么？”“面對AI給出的海量信息，我們該如何提問、如何判斷？”……

　　彭鵬認為，普通人使用AI醫療，首先要明確其“輔助工具”的定位，認清其局限性。

　　“AI可以幫你了解病情、梳理思路、做基礎的健康科普、解讀客觀的檢查數據，也可以為你推薦就診科室、了解前沿的診療知識，但它絕對不能作為診斷、用藥、手術、危機干預的依據，任何涉及醫療決策的問題，都必須前往正規醫療機構，由執業醫生做最終判斷。”彭鵬說。

　　專家提醒，使用AI時要區分客觀數據與主觀判斷。“AI對檢查報告、化驗結果等客觀數據的分析相對準確，可以參考，但對于心理疾病、疼痛成因、情緒問題等依賴主觀判斷的領域，絕對不能輕信AI的結論。”李一花說。

　　此外，患者要避免被AI羅列的大量“可能病癥”誤導。何亮亮直言：“AI為了保證全面性，會列出所有可能性，但其中多數缺乏明確的臨床意義。如果過度解讀只會加重焦慮，建議拿到AI提示后，及時找專業醫生進行篩選和梳理。”

　　那么，究竟如何讓AI的建議更具參考性？彭鵬給出了建議——精準、完整地向AI輸入信息。

　　“咨詢時，要盡可能詳細地描述你的癥狀，包括發病時間、持續時長、疼痛性質、伴隨反應、既往病史、近期用藥史、生活習慣等，必要時可以上傳你的體檢報告、化驗結果、影像資料，信息越完整、越精準，AI給出的建議參考價值就越高。”同時，彭鵬建議，患者可以通過“設定場景”提升AI回答的專業性，比如告訴AI“假設你是消化內科醫生，請結合我的檢查結果分析我的癥狀”，這可以讓AI的回答更貼合臨床實際。

　　(本報記者 崔興毅 本報通訊員 王舒禾)

　　來源：光明日報