在DeepSeek等大模型的推动下，中国医疗行业的智能化进程在加快，有超过100家医院完成DeepSeek的本地部署，还有民众靠DeepSeek隔空把脉抓中药，但AI医师真的靠谱吗？
医院会诊室内，13名北京儿童医院知名专家围坐在会议室，神情专注，与这些顶级专家一同会诊的，还有中国首位AI儿科医师。
屏幕上即时展示着一名疑难病例患儿脑部的磁共振成像影像，随着工作人员将患儿病历及相关影像数据等输入电脑，最终，AI给出的建议与现场专家们的会诊结果高度吻合。这次会诊由北京儿童医院院长、耳鼻咽喉头颈外科专家倪鑫主持。他表示，「大家当时看到结果都很惊讶」。如今，每周四，倪鑫都会主持有AI儿科医师参与的专家会诊，对五至十名患儿的病情全位讨论。
★医疗AI 加速涌入医院
DeepSeek的影响力也已蔓延到了门诊患者中，AI加速涌入医院。过去，人们看病前可能会用百度搜索相关资讯，而现在DeepSeek提供了更系统化的建议。复旦大学附属华山医院（下称「华山医院」）神经内科主任医师郁金泰表示，DeepSeek可看作是患者自查工具的「升级版」。
如今，医疗AI大模型正如雨后春笋般涌现。几乎每天都有医院宣布在DeepSeek基础上部署AI大模型，或公布与企业合作研发的垂直AI大模型。北京儿童医院的AI儿科医师便是后者，该大模型由北京儿童医院联合北京百川智能科技有限公司（下称「百川智能」）等共同研发。
王小川第一天创立百川时，就想「造医师」，即打造具备专业诊疗能力的AI医师，在儿科医师严重缺乏的情形下，北京儿童医院和百川智能在AI儿科医师项目一拍即合。
「AI大模型就像在『造人』，它能够模拟人类的思维方式。」百川智能医疗副总裁李施政表示，最开始百川智能提及的是要「造医师助手」。结果，倪鑫主动提出「要造100万个儿科医师」。
目前，除了北京儿童医院、华山医院，全国多家知名三甲医院都在积极部署AI大模型。AI已覆盖科研、临床等多个应用场景，除了辅助医师提供诊疗建议外，还能在医师接诊前自动收集和整理患者病历。
★AI幻觉 误判干扰信号
然而，AI的输出结果主要基于统计数据。更关键的问题是：AI幻觉似乎难以避免。所谓幻觉，是指大模型在回答问题时编造资讯。
华中科技大学同济医学院附属同济医院感染科副主任医师郭威表示，临床使用中，AI偶尔会出现一些令人啼笑皆非的错误。他举例说，影像学的变化非常复杂，有时所看到的可能是无诊断价值的「干扰信号」，而AI有时会将其判断为病变。
西部某省会城市，一家三甲医院外科主任医师赵霖（化名）也经历了AI幻觉。他在为学生准备外科课程时，让DeepSeek协助制作PPT，结果发现它开始编造内容，包括杜撰医学名词出处、虚构参考文献等。他由此产生了疑问：如果AI用于医学辅助决策，如何确保它推荐的方案是基于真实指南，而不是凭空捏造的？
幻觉通常会被AI自信地呈现，使得它们有时难以被察觉。而幻觉的产生，与模型的训练内容密切相关。郁金泰表示，AI的可靠性取决于输入数据的准确性和专业性。如果输入的资讯有误，输出的结果同样会存在偏差。
李施政指出，虽然AI模型出错较为常见，但在医疗领域，错误必须严格控制，尤其在用药建议环节。为确保错误率远低于人类医师，AI医师的工作必须严格遵循医学原则，即所有决策都必须基于科学证据，包括权威指南、顶级专家经验和最新研究成果。
★AI辅助 无法替代医师
郭威注意到，尽管身边大多数医师对AI大模型等新技术持积极态度，但医师们也会讨论哪些科室的医师可能最先会被AI取代。他认为，涉及诊断影像的医师可能面临更大的被替代风险，例如，AI辅助的X光片和胸部CT阅片，能够发现许多肉眼难以察觉的小结节。随着AI技术不断进步，影像科医师的工作将更多转向辅助和审查。
「有些人担心AI医师的出现，会导致一些医师失业，这不会发生在儿科医师中。」倪鑫表示，AI医师与人类医师是相互支持的关系，AI更多是辅助医师，而非取代他们。
不少一线临床医师拥抱AI的同时，也保持着冷静。来自感染科、神经内科、外科等科室的多名临床医师透露，目前AI在临床中的作用主要是辅助，无法替代医师的决策。北京大学第一医院神经内科主任医师孙永安说，尽管AI在分析和集成现有数据方面表现出色，但它缺乏真正的创新能力，无法独立探索未知领域。而医学的进步往往来源于突破性的创新。
「无论技术多先进，AI始终难以替代医师的深度思考和即时应变。」武汉一家部署DeepSeek的三甲医院急诊科医师魏明（化名）表示，急诊科有时也需要对患者进行淋巴结活检。例如，在颈部进行淋巴结活检时，影像上显示的病变可能靠近血管。手术过程中，医师必须亲自观察并判断，精细分离淋巴结，同时防止出血。即使AI能标出大致病灶位置，如何避开关键结构、确保安全切除，仍须医师根据病人具体情况作出判断。医师仍然是最终的决策者。
郁金泰表示，医师不仅具备专业背景，还能基于临床经验综合判断病情，这正是AI无法完全取代医师的内核所在。
AI在医疗领域的发展，不会停下脚步。「100万个儿科医师，这个目标听起来宏大，但现在已经基本实现了。我们的大模型理论上可以诞生成千上万的AI儿科医师。」倪鑫谈道，河北当地有150多家基层医院，希望能成为AI儿科医师的首批试点。北京儿童医院和百川智能计划先在京津冀地区的医院进行试点，再将AI儿科医师推广到全国各地。
黄虹表示，DeepSeek只是众多大模型中的一种，而大模型本身并非固定不变。从医院角度看，未来不仅关注单一模型的应用，而且要思考如何集成多种大模型，以便为不同领域提供精准支持，未来的AI医疗可能是「千模融合」。
●AI中医无法望闻问切 自行抓药有风险
中国各大医院纷纷导入DeepSeek当AI医疗助理，一般民众也把DeepSeek当成医疗顾问，还有人照着DeepSeek的开的药方到中药房配药吃，但中医师强调，中医辩证需要「望闻问切」，聊天机械人只能作辅助，民众自行抓药有风险。
BBC报导，在小红书上，有关「DeepSeek看中医」的笔记就多达4万条。有人留言说，自己老婆咳了一个多月，中西医都没看好，但吃过四次DeepSeek推荐的药就好了，形容是「真正老百姓的福音」。
广州的妙妙妈妈今年34岁，她的女儿去年感染支原体肺炎，身体变得脆弱，严重时每个星期都发高烧，又患上过敏性鼻炎。妙妙妈妈连续15天让DeepSeek诊断女儿的症状，「稍微有一点着凉，或者大便有点拉稀，我都会问」，她再按照推荐的中药配给女儿吃。
妙妙妈妈详细记录女儿的变化：服药的第二天，手心热的女儿温度恢复正常，大便变得畅通；第三天，食欲增强；第七天，肤色亮起来了，「不像之前一脸黄气」。她看着女儿身体一点点好起来，感到很兴奋，「我觉得它很厉害、很对症」。
可是在评论区中有不少反对声音，有人批评她太轻率：「胆子上天了，AI离替代中医大夫还差十万八千里」；也有人说方子「治标不治本」。但妙妙妈妈说， 「我只看效果」。
事实上，用聊天机器人看病不是新鲜事。在ChatGPT问世之后，国外不少人向它寻求医疗建议，而无论病人或医师，给出的评价都相当正面。美国和德国都有研究显示，参与盲测的病人认为GhatGPT的回应更有同理心和更有用。
报导指出，来自湖南的袁莉有两个孩子，她也觉得AI分析「挺靠谱的」。在中国看西医，一般会做血常规等检验。但袁莉说，即使孩子的指针出现不正常，医师也不会详细解释。以前，她会去百度逐项搜索各项数据的意义，后来她把检验单发给DeepSeek，AI马上给她分析下诊断，还推荐用药。袁莉不得由衷赞叹：「DeepSeek真的很强。」
人们没有被医师解决的焦虑，在机器人的耐心下抚平。但是关键问题是，ChatGPT在西医应用成功，DeepSeek能否在中医上拷贝？
大语言模型（LLM）主要通过投喂大量数据来进化，而西医依赖统一的指针、数据集成来断症，要训练它，就像是一个「啃指导的过程」，但中医不是这样。北京中医药大学中医内科研究生、中国注册中医师花猫（化名）分析，中医各流派没有统一，「对于同样一个消息，大家理解维度不一样，思路也不一样。」换句话说，当AI要代入中医诊断，因为有很多数据参考，得出来的治疗方案未必一致。
澳门科技大学中医药学院前院长周华说，中医辩证讲求「望闻问切」，每个步骤都是辩证的重要参数，但DeepSeek目前只能「问」，靠病人给它提供的资讯（prompt）断症，倘若资讯有所缺失，效果也会天差地别。
一名香港注册中医师卓健（化名）表示，中药一向给人温和不伤身的印象，也正是因为这种错觉，人们轻视了中药的危险性。「大家经常觉得是无副作用、是天然的，所以大家会很容易去买一些自己煲来吃，很多时候都煲出事。」在香港，自2008年到2021年的13年间，怀疑服用中药或中成药中毒的个案就超过4900宗，更有许多人因为没有咨询中医师自行用药，导致「乌头碱」中毒。
卓健认为，人们用DeepSeek开药方的趋势，就像以前电视节目或报纸教煲「保健汤方」—开方者未必十分了解清楚大众体质，大众也不确定药方是否适合自己。他说，如今聊天机器人的出现，只是令过去的现象和风险更普遍。
不过据花猫观察，DeepSeek目前开的方子还算是保守安全，「你要是怕冷，它可能大概就用附子、桂枝、生姜，要是脾胃不好就白术、茯苓、人参。」花猫说，它一般都是在常见的名方上修改，药方没见用上毒药，剂量也算安全，就算喝多了，「最多也就是上上火」。
至于会否造成长远伤害的问题，花猫觉得人会有自控能力，「吃这个玩意不舒服，一般自己就会停（药）了。」但如果有人真的把它当作权威而吃错了，也只能怪自己：「怎么能相信一个机器呢？」