用AI看病这件事，远比想象中靠谱

平时闲来无事用AI聊天解闷，写文章风格时偷懒用AI帮忙，要配图就让AI画一幅……这些场景我们都很熟悉。但若说AI能救命，你是否愿意相信？

8月2日，微博CEO来去之间在社交平台分享了一段经历。他深夜突然感到头晕目眩，连站都站不起来，家人量了血压发现高压不到90，属于低血压状态。这种病症严重时可能引发休克、脑梗甚至心梗，但这位CEO没有第一时间打车去医院，而是先问了AI。

他在症状描述中加入了夸张元素，还详细列举了当晚的饮食情况。AI给出了"反射性低血压"的诊断，并建议喝可乐、蒙脱石散和补液盐。一小时后，他真的好了。

这个案例让很多人重新认识AI。它不仅能帮我们偷懒，还能用来问诊。但网友的反应却很微妙，有人担心这种案例会误导患者在紧急情况下依赖AI，耽误最佳治疗时机。还有人批评来去之间这种行为是"对生命健康的儿戏"。

其实我最初也和网友一样持怀疑态度。直到最近发现，AI在医疗领域的表现远比其他领域更可靠。这让我开始重新思考AI问诊的潜力。

赛博神医的底气

AI问诊为什么能靠谱？这得益于医疗信息的特殊属性。医疗知识高度结构化，知识密度大且更新速度快，正好符合大模型擅长处理的内容类型。7x24小时不间断的响应能力，让AI能处理海量医学数据，精准匹配用户问题。

以ChatGPT和Gemini为例，它们都能在问诊过程中辅助医生决策。像DeepSeek R1在斯坦福大学的评测中以66%胜率脱颖而出，成为全球冠军。这说明大模型在医疗领域的表现确实值得期待。

国内的医疗AI发展也不容小觑。夸克将健康大模型集成在AI搜索框中，蚂蚁AQ则专注于C端健康管家。这些产品都在尝试用AI解决看病难、医疗资源不均衡的问题。

但高质量的数据是基础。ChatGPT的训练数据来自临床指南、UpToDate和PubMed，会过滤非结构化网络信息。Gemini则依托Google Health的真实病例和电子健康档案数据，由医生团队筛选训练语料。这些数据来源都经过严格筛选，不是随便网上找来的。

大模型还会使用"知识增强"技术，在生成答案前进行知识检索。ChatGPT会借助Bing和医学数据库实时增强，Gemini则动态连接Google Search医疗知识面板。这种机制确保输出内容与权威资料一致。

此外，大模型内置的"医疗事实校验模块"会在回答生成后进行二次验证。例如检查疾病类型、感染类型和药物适应症是否合理配套。这种防幻觉系统工程让AI在医疗领域的回答更具可信度。

黎明前夜

财经故事荟的数据显示，美国87%的顶级医疗机构已实现AI工具的常态化使用，其中放射科、病理科的采纳率更是达到95%。这些数据说明AI正在深入临床实践。

在欧洲，英国、法国、瑞士等国家都在试点将AI工具引入医生日常工作流。AI不仅能解答患者问题，还能分析医学影像、自动生成临床文书。这些应用为AI在医疗领域的实际运用提供了宝贵数据。

AI医疗的确是一个充满想象力的领域。对普通患者来说，这意味着多了一份随身携带的专业医疗知识宝典；对医生来说，则是一个强大的减负工具。虽然目前还不能保证AI问诊百分百准确，但至少能帮助整理病情发展经过，描述症状和病情，将信息整理到表格里。

这种效率提升的价值，远比用AI算命有意义得多。