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跟著多地醫療組織宣告接入DeepSeek，人工智能（AI）在醫療范疇的運用成為評論的熱門。“醫師點評AI有省三甲專家水準”“醫師被患者用AI確診質疑”等論題，一時刻讓“醫師或將被AI代替”的言辭甚囂塵上。

客觀來說，“AI問診”的中心優勢在于其高效性和規范性。一方面，它可以經過邏輯明晰、規范規范的方法，快速捕捉患者的病史、癥狀等根底信息，協助醫師更快地了解患者的根底狀況，明顯下降醫治進程中的溝通與時刻本錢。另一方面，依托AI在數據搜集和高效處理上的才能，可以全面、體系地匯總患者的健康信息，為確診供給更全面的參閱根據。特別是在慢性病辦理方面，以帕金森病為例，患者許多體系性的癥狀都需求長時間盯梢辦理，包含排便、睡覺、用藥狀況等，信息量巨大且雜亂。經過醫療模型的體系性問診，能更高效地協助醫師把握患者的病況改變，然后擬定更精準的醫治計劃。

雖然“AI問診”有杰出的運用遠景，但其局限性也不容忽視。首要，“AI問診”對患者描繪本身病況的精確性提出了更高要求。關于只經過問答體系搜集患者信息的AI來說，假如患者供給的信息不精確或不完整，AI的輸出成果也會受到影響。即使是人類醫師也會不時遇到類似問題，但經歷豐富的醫師可以經過察言觀色和經歷判別，提煉出更牢靠的信息。而AI現在尚不具有這種才能，因而經過“AI問診”直接得出確診成果，在信息牢靠性上存在短板。

其次，現階段“AI問診”適用場景有限。例如，在急診等需求臨機決斷的場景中，患者往往病況緊迫且無法明晰闡明狀況，醫師的經歷和直覺就尤為重要。AI在數據搜集和處理方面的優勢或許更適用于需求條理性搜集信息、電子化歸檔剖析的慢性病與臨床場景，乃至能對病況趨勢進行必定程度的剖析與猜測。這種“取長補短”的運用方法，或許更能發揮出AI在特定場景下的巨大潛力。

從患者視點看，“AI問診”更像是對搜索引擎的一種代替。人對自己的關懷程度是沒有上限的。在AI呈現前，患者針對同一個病癥多方就診、歸納判別是很常見的現象，中心仍是患者更信賴哪家組織、信賴哪位醫師。跟著“AI問診”現象的遍及，“該信AI仍是信醫師”，能作出決定的只要患者自己。

患者關于醫師的信賴從何而來？或許跟醫院的等級、醫師的職級等硬性方針有必定聯系，但一起也取決于醫師與患者溝通時的表達方法、心情口氣，以及醫治進程中的自傲和親和。醫治并不單純是一個將患者狀況進行量化后“解題”或“解謎”的進程，還觸及許多人類心思和互動機制的影響要素。即使經過各式各樣的傳感器，對心跳、脈息、呼吸、血壓乃至心情都進行了量化，歸根到底是要運用這些數據，完成醫治患者、提高其生活質量、延伸其有用壽數的意圖。而讓患者信賴，并遵循醫囑嚴格地履行，才是終究到達醫治方針的要害一步。

關于醫師而言，也要正視醫療大模型帶來的沖擊，認識到本身局限性并堅持進步。學海無涯，身為醫師總會遇到稀有病或稀有體現的常見病。在AI年代，醫師不用為常識儲藏不如AI而問心有愧，而是要利用好AI東西，防止過度自傲導致掉入自己片面習慣性的認知網。也只要這樣才可以更好地取得患者的信賴，樹立起更有用的醫患互動聯系。     

歸根到底，人工智能仍是向人類學習的一種東西，還存在許多局限性。因而，未來應樹立充分運用AI的東西特點、由醫師醫治決議計劃的分工形式，堅持“以人為本”，把“人”作為醫療決議計劃場景下的中心要素。這不僅可以最大化AI的功率優勢，還能最大極限地保證醫療決議計劃的精確性和安全性，為患者帶來更高質量的醫治服務。（作者是北京協和醫院神經科主任醫師、博士生導師，文章由本報記者佟云翀采訪收拾）。