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2025 年，如果你在深夜感到喉咙干痒、轻微发热，第一反应可能不再是翻找家里的退烧药，而是打开手机，对着某款 AI 健康应用描述症状。几秒钟后，屏幕上跳出一行字：初步判断为风热感冒初期，建议多饮水、服用银翘解毒片，避免辛辣。

最近，关于 AI 看病问诊的功能越来越多，甚至集成到了豆包、元宝 deepseek 等通用大模型里，不少网友用其来看舌苔、看脸色，推断自己的健康状况。社交平台上，晒 AI 诊断结果、分享自愈经验的帖子屡见不鲜，信任在一次次"说中症状"中悄然累积。

但关于 AI 看病，目前也出现了乱开药方导致用户患上疑难杂症的情况。据悉，国外就有网友根据 ChatGPT 生成的独家养生建议把自己吃成了多年未见的溴中毒。

那么，AI 看病有着怎样的利与弊？用户应该如何理性看待？

最近市面上兴起了很多 AI 诊疗的应用程序，主流购药平台都内置了 AI 医生，不少人靠 AI 治病、买药。阿里云《2025 医疗健康行业 AI 应用白皮书》显示，目前国内已有 101 个医疗 AI 模型已备案。与动辄数百万元、仅限三甲医院采购的 AI 医学影像设备不同，这些 AI 医生接触门槛极低，无需专业设备，不需预约挂号，7 × 24 小时在线，且基本免费。

它们尤其擅长处理感冒、胃痛等现有数据丰富、症状典型的常见病，能快速匹配指南推荐的非处方药或生活干预方案。

很多网友用 AI 看病后发现很准，不用预约，也逐渐减少了去医院的次数。

AI 医生的便捷专业特性帮助了长期作息不规律的年轻人、被三甲医院长队劝退的上班族或身处基层医疗资源薄弱地区的居民。在一定程度上，技术确实填补了初级医疗咨询的空白，缓解了部分就医焦虑。

然而便利的背面，风险也在无声滋长。有新闻爆出，有人因为听信 AI 延误最佳治疗时间、更有甚者将自己吃成了多年未见的溴中毒。

2025 年，一则关于"溴中毒"的报道引发广泛关注：一位 60 岁的海外用户出于对健康的执念，决定从饮食中彻底"清除氯"。在与 ChatGPT 多次对话后，他竟采纳其建议，长期用含溴化合物替代食用盐，导致体内溴含量达到了惊人的 1700mg/L，超过正常人含量的两百倍。

结果该男子出现幻视、步态不稳、记忆混乱等症状，最终确诊为慢性溴中毒。这种曾因药物滥用在 20 世纪初盛行，后因医学进步而近乎绝迹的疾病，竟因一段 AI 生成的"养生建议"而死灰复燃。

几乎同一时间，国内也发生了一起令人警醒的案例。

廖新花（化名）女士因持续干咳数月，反复使用某 AI 问诊平台自我诊断。AI 先后给出"过敏性支气管炎""胃食管反流刺激"等不同判断，并推荐抗过敏药、抑酸剂等药物。她按建议自行购药服用，症状稍缓便停药，不久又复发，陷入"吃药暂缓、停药复发"的恶性循环。

整整八个月，她始终未走进医院。直到体重骤降十余斤、咳出带血丝的痰液，才前往医院。胸部 CT 显示：双肺多发厚壁空洞、斑片状浸润影，医生高度怀疑为继发性肺结核，且已处于活动期。接诊医生直言，如果早两个月来，病情不会发展到这个地步。

这些事件不禁让人发问，既然 AI 如此强大，为何还会给出如此危险甚至荒谬的建议？这究竟是 AI 医生一时的失误，还是一直潜伏在其技术系统里的漏洞？

当用户在手机上输入"喉咙痛、低烧、乏力"，几秒后收到 AI 开出的银翘解毒片、多喝水建议时，很容易产生一种错觉：这和医生开的方子似乎没什么不同。但细究其背后逻辑，便会发现 AI 开的药方远非表面看起来那般可靠。

看病开方最基础的是对病人的信息做出全面客观的判断，而这离不开四个字"望闻问切"。目前，AI 仅仅具备简单的图片识别和文字推理能力。它看不见你面色是否苍白，听不到呼吸是否急促，摸不到淋巴结是否肿大，更无法通过眼神、语气捕捉你隐藏的焦虑或隐瞒的病史。

它只能依赖用户主观、碎片化甚至错误的自我描述分析。普通人往往难以准确表达医学意义上的关键细节，比如分不清干咳与刺激性呛咳，说不清隐痛还是绞痛。一旦关键信息出错，哪怕是摄像头模糊或者光线产生的图片温差就可能导致病情误判。

其次，现有的大模型并没有我们想得那么神通广大。大数据擅长处理常见病，却对疑难杂症束手无策。许多重症在早期症状与普通感冒、肠胃炎高度相似。例如，肺结核初期仅表现为干咳、盗汗；系统性红斑狼疮常以低热、关节痛起病。AI 模型主要基于高频数据训练，面对低概率但高危害的疾病，极易将其归入普通流感而轻率处理，从而延误黄金治疗期。

更根本的问题则在于技术自身固有的幻觉。大语言模型并非检索事实，而是预测最合理的文本。因此，它可能一本正经地编造不存在的药物、虚构临床指南，甚至推荐"用溴代替氯"这样医学生一眼就能看出错误的医学建议。

而一旦因 AI 建议导致误诊、误治甚至中毒，责任归属几乎无解。目前几乎所有平台都在用户协议中注明："本建议仅供参考，不构成医疗行为。"这意味着，即便用户肝衰竭住院、精神受损，平台也可凭借"技术中立""用户自愿"等条款全身而退。

可见，AI 开的药方看似便捷高效，实则暗藏多重风险。从信息输入的失真，到疾病识别的盲区，再到技术固有的漏洞，最终还面临着责任机制不清等问题。

对此，行业内部也已经开始探索多样化的解决方案。

源头上，训练材料被严格限定高置信度数据库。通过限定 AI 仅从经过严格验证的数据源中获取信息，可以显著减少误诊概率。例如，某些平台已经开始使用权威医学期刊和临床指南作为唯一数据来源，确保每一条建议都有坚实的科学依据。

分工上，产品定位发生根本转变。AI 不再直接面向患者输出诊断结论或用药方案，而是转向后台支持角色。例如，它可以帮助用户将零散的症状描述整理成结构化病历，供接诊医生快速掌握情况。

领域上，从全科幻想回归专科务实。早期不少 AI 产品试图打造无所不能的家庭医生，结果往往泛而不精。如今，越来越多开发者选择深耕垂直领域，比如专注皮肤病图像识别、糖尿病血糖管理、眼科眼底筛查等。通过在特定场景下积累高质量数据并进行模型精调，AI 在这些有限任务中的表现显著提升，也更容易通过监管审批。

总的来说，现阶段所有有效的 AI 医疗应用都必须锚定于人类医生的判断框架之内，服务于而非僭越于专业诊疗，做好自己分内的事。

近年来，随着 AI 问诊功能在各类 App 中遍地开花，越来越多人习惯在身体不适时先"问问 AI "。然而，全球科技界与医疗监管机构的态度却正悄然转向审慎。OpenAI 已明确限制 ChatGPT 不得提供具体疾病诊断或用药建议。如今，当用户输入"我头痛三天了，该吃什么药？"，系统会主动回复："我无法提供医疗建议，请咨询合格的医疗专业人员。"