逾百醫院部署DeepSeek… AI醫師來了 靠譜嗎？

在DeepSeek等大模型的推動下，中國醫療行業的智慧化進程在加快，有超過100家醫院完成DeepSeek的本地部署，還有民眾靠DeepSeek隔空把脈抓中藥，但AI醫師真的靠譜嗎？

醫院會診室內，13名北京兒童醫院知名專家圍坐在會議室，神情專注，與這些頂級專家一同會診的，還有中國首位AI兒科醫師。

螢幕上即時展示著一名疑難病例患兒腦部的磁共振成像影像，隨著工作人員將患兒病歷及相關影像資料等輸入電腦，最終，AI給出的建議與現場專家們的會診結果高度吻合。這次會診由北京兒童醫院院長、耳鼻咽喉頭頸外科專家倪鑫主持。他表示，「大家當時看到結果都很驚訝」。如今，每周四，倪鑫都會主持有AI兒科醫師參與的專家會診，對五至十名患兒的病情全位討論。

★醫療AI 加速湧入醫院

DeepSeek的影響力也已蔓延到了門診患者中，AI加速湧入醫院。過去，人們看病前可能會用百度搜索相關資訊，而現在DeepSeek提供了更系統化的建議。復旦大學附屬華山醫院（下稱「華山醫院」）神經內科主任醫師郁金泰表示，DeepSeek可看作是患者自查工具的「升級版」。

如今，醫療AI大模型正如雨後春筍般湧現。幾乎每天都有醫院宣布在DeepSeek基礎上部署AI大模型，或公布與企業合作研發的垂直AI大模型。北京兒童醫院的AI兒科醫師便是後者，該大模型由北京兒童醫院聯合北京百川智慧科技有限公司（下稱「百川智慧」）等共同研發。

王小川第一天創立百川時，就想「造醫師」，即打造具備專業診療能力的AI醫師，在兒科醫師嚴重缺乏的情形下，北京兒童醫院和百川智慧在AI兒科醫師專案一拍即合。

「AI大模型就像在『造人』，它能夠類比人類的思維方式。」百川智慧醫療副總裁李施政表示，最開始百川智慧提及的是要「造醫師助手」。結果，倪鑫主動提出「要造100萬個兒科醫師」。

目前，除了北京兒童醫院、華山醫院，全國多家知名三甲醫院都在積極部署AI大模型。AI已覆蓋科研、臨床等多個應用場景，除了輔助醫師提供診療建議外，還能在醫師接診前自動收集和整理患者病歷。

★AI幻覺 誤判干擾信號

然而，AI的輸出結果主要基於統計資料。更關鍵的問題是：AI幻覺似乎難以避免。所謂幻覺，是指大模型在回答問題時編造資訊。

華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院感染科副主任醫師郭威表示，臨床使用中，AI偶爾會出現一些令人啼笑皆非的錯誤。他舉例說，影像學的變化非常複雜，有時所看到的可能是無診斷價值的「干擾信號」，而AI有時會將其判斷為病變。

西部某省會城市，一家三甲醫院外科主任醫師趙霖（化名）也經歷了AI幻覺。他在為學生準備外科課程時，讓DeepSeek協助製作PPT，結果發現它開始編造內容，包括杜撰醫學名詞出處、虛構參考文獻等。他由此產生了疑問：如果AI用於醫學輔助決策，如何確保它推薦的方案是基於真實指南，而不是憑空捏造的？

幻覺通常會被AI自信地呈現，使得它們有時難以被察覺。而幻覺的產生，與模型的訓練內容密切相關。郁金泰表示，AI的可靠性取決於輸入資料的準確性和專業性。如果輸入的資訊有誤，輸出的結果同樣會存在偏差。

李施政指出，雖然AI模型出錯較為常見，但在醫療領域，錯誤必須嚴格控制，尤其在用藥建議環節。為確保錯誤率遠低於人類醫師，AI醫師的工作必須嚴格遵循醫學原則，即所有決策都必須基於科學證據，包括權威指南、頂級專家經驗和最新研究成果。

★AI輔助 無法替代醫師

郭威注意到，儘管身邊大多數醫師對AI大模型等新技術持積極態度，但醫師們也會討論哪些科室的醫師可能最先會被AI取代。他認為，涉及診斷影像的醫師可能面臨更大的被替代風險，例如，AI輔助的X光片和胸部CT閱片，能夠發現許多肉眼難以察覺的小結節。隨著AI技術不斷進步，影像科醫師的工作將更多轉向輔助和審查。

「有些人擔心AI醫師的出現，會導致一些醫師失業，這不會發生在兒科醫師中。」倪鑫表示，AI醫師與人類醫師是相互支援的關係，AI更多是輔助醫師，而非取代他們。

不少一線臨床醫師擁抱AI的同時，也保持著冷靜。來自感染科、神經內科、外科等科室的多名臨床醫師透露，目前AI在臨床中的作用主要是輔助，無法替代醫師的決策。北京大學第一醫院神經內科主任醫師孫永安說，儘管AI在分析和整合現有資料方面表現出色，但它缺乏真正的創新能力，無法獨立探索未知領域。而醫學的進步往往來源於突破性的創新。

「無論技術多先進，AI始終難以替代醫師的深度思考和即時應變。」武漢一家部署DeepSeek的三甲醫院急診科醫師魏明（化名）表示，急診科有時也需要對患者進行淋巴結活檢。例如，在頸部進行淋巴結活檢時，影像上顯示的病變可能靠近血管。手術過程中，醫師必須親自觀察並判斷，精細分離淋巴結，同時防止出血。即使AI能標出大致病灶位置，如何避開關鍵結構、確保安全切除，仍須醫師根據病人具體情況作出判斷。醫師仍然是最終的決策者。

郁金泰表示，醫師不僅具備專業背景，還能基於臨床經驗綜合判斷病情，這正是AI無法完全取代醫師的核心所在。

AI在醫療領域的發展，不會停下腳步。「100萬個兒科醫師，這個目標聽起來宏大，但現在已經基本實現了。我們的大模型理論上可以誕生成千上萬的AI兒科醫師。」倪鑫談道，河北當地有150多家基層醫院，希望能成為AI兒科醫師的首批試點。北京兒童醫院和百川智慧計畫先在京津冀地區的醫院進行試點，再將AI兒科醫師推廣到全國各地。

黃虹表示，DeepSeek只是眾多大模型中的一種，而大模型本身並非固定不變。從醫院角度看，未來不僅關注單一模型的應用，而且要思考如何整合多種大模型，以便為不同領域提供精準支援，未來的AI醫療可能是「千模融合」。

●AI中醫無法望聞問切 自行抓藥有風險

中國各大醫院紛紛導入DeepSeek當AI醫療助理，一般民眾也把DeepSeek當成醫療顧問，還有人照著DeepSeek的開的藥方到中藥房配藥吃，但中醫師強調，中醫辯證需要「望聞問切」，聊天機械人只能作輔助，民眾自行抓藥有風險。

BBC報導，在小紅書上，有關「DeepSeek看中醫」的筆記就多達4萬條。有人留言說，自己老婆咳了一個多月，中西醫都沒看好，但吃過四次DeepSeek推薦的藥就好了，形容是「真正老百姓的福音」。

廣州的妙妙媽媽今年34歲，她的女兒去年感染支原體肺炎，身體變得脆弱，嚴重時每個星期都發高燒，又患上過敏性鼻炎。妙妙媽媽連續15天讓DeepSeek診斷女兒的症狀，「稍微有一點著涼，或者大便有點拉稀，我都會問」，她再按照推薦的中藥配給女兒吃。

妙妙媽媽詳細記錄女兒的變化：服藥的第二天，手心熱的女兒溫度恢復正常，大便變得暢通；第三天，食欲增強；第七天，膚色亮起來了，「不像之前一臉黃氣」。她看著女兒身體一點點好起來，感到很興奮，「我覺得它很厲害、很對症」。

可是在評論區中有不少反對聲音，有人批評她太輕率：「膽子上天了，AI離替代中醫大夫還差十萬八千里」；也有人說方子「治標不治本」。但妙妙媽媽說， 「我只看效果」。

事實上，用聊天機器人看病不是新鮮事。在ChatGPT問世之後，國外不少人向它尋求醫療建議，而無論病人或醫師，給出的評價都相當正面。美國和德國都有研究顯示，參與盲測的病人認為GhatGPT的回應更有同理心和更有用。

報導指出，來自湖南的袁莉有兩個孩子，她也覺得AI分析「挺靠譜的」。在中國看西醫，一般會做血常規等檢驗。但袁莉說，即使孩子的指標出現不正常，醫師也不會詳細解釋。以前，她會去百度逐項搜尋各項數據的意義，後來她把檢驗單發給DeepSeek，AI馬上給她分析下診斷，還推薦用藥。袁莉不得由衷讚嘆：「DeepSeek真的很強。」

人們沒有被醫師解決的焦慮，在機器人的耐心下撫平。但是關鍵問題是，ChatGPT在西醫應用成功，DeepSeek能否在中醫上複製？

大語言模型（LLM）主要透過投餵大量資料來進化，而西醫依賴統一的指標、數據整合來斷症，要訓練它，就像是一個「啃指導的過程」，但中醫不是這樣。北京中醫藥大學中醫內科研究生、中國註冊中醫師花貓（化名）分析，中醫各流派沒有統一，「對於同樣一個訊息，大家理解維度不一樣，思路也不一樣。」換句話說，當AI要代入中醫診斷，因為有很多資料參考，得出來的治療方案未必一致。

澳門科技大學中醫藥學院前院長周華說，中醫辯證講求「望聞問切」，每個步驟都是辯證的重要參數，但DeepSeek目前只能「問」，靠病人給它提供的資訊（prompt）斷症，倘若資訊有所缺失，效果也會天差地別。

一名香港註冊中醫師卓健（化名）表示，中藥一向給人溫和不傷身的印象，也正是因為這種錯覺，人們輕視了中藥的危險性。「大家經常覺得是無副作用、是天然的，所以大家會很容易去買一些自己煲來吃，很多時候都煲出事。」在香港，自2008年到2021年的13年間，懷疑服用中藥或中成藥中毒的個案就超過4900宗，更有許多人因為沒有諮詢中醫師自行用藥，導致「烏頭鹼」中毒。

卓健認為，人們用DeepSeek開藥方的趨勢，就像以前電視節目或報紙教煲「保健湯方」—開方者未必十分了解清楚大眾體質，大眾也不確定藥方是否適合自己。他說，如今聊天機器人的出現，只是令過去的現象和風險更普遍。

不過據花貓觀察，DeepSeek目前開的方子還算是保守安全，「你要是怕冷，它可能大概就用附子、桂枝、生薑，要是脾胃不好就白朮、茯苓、人參。」花貓說，它一般都是在常見的名方上修改，藥方沒見用上毒藥，劑量也算安全，就算喝多了，「最多也就是上上火」。

至於會否造成長遠傷害的問題，花貓覺得人會有自控能力，「吃這個玩意不舒服，一般自己就會停（藥）了。」但如果有人真的把它當作權威而吃錯了，也只能怪自己：「怎麼能相信一個機器呢？」