AI问诊边界在哪：可以问，不能诊

21世纪经济报道记者 闫硕

最近网上在传一个段子，说有医院贴出提示，让民众别拿AI问诊当诊断。段子真假不论，背后的事是真的：AI问诊正在从少数人的“尝鲜”，变成不少普通人的健康参考。

但在记者看来，AI问诊可以“问”，不能“诊”。流量越热，这条边界越要说清楚。

时间拨回2022年底，

之后，面向B端和C端的各类医疗领域

真正的转折点出现在2025年。

AI问诊走进大众视野，靠的并不是某次模型参数升级。入口变了才是关键：健康咨询原先待在独立App里，属于“低频工具”，如今挪进超级入口，成了“顺手一问”。

数据也在印证这一变化。

热度扩散得快，争议也跟着来。有的患者就诊时，医生判断和AI结论对不上，当场就提出质疑；也有患者发现接诊医生在诊疗中参考AI工具，觉得自己被敷衍、被欺骗，甚至对医生的专业能力起了不信任。

那这些现象该怎么理性看？普通用户依靠

记者认为，争议的核心不在“能不能用AI问诊”，而在两件事：谁对诊疗结果负责，AI在什么边界内可用。要回答这些问题，得先分清

目前市面上的相关产品大致分两类：一类是附带健康咨询能力的通用大模型，以

两者的核心差异之一，是训练数据和知识来源不同。垂直医疗大模型吃的是医疗权威指南、公开学术文献和临床真实数据，专业度、针对性都更强；通用大模型训练内容覆盖面广、包罗万象，不聚焦医疗单一领域，专业精度相对有限。除此之外，

AI给出的健康参考靠不靠谱，业内早有讨论：特定场景下，AI已在多个专科达到甚至超过三甲医院主治医师水平。可这只是测试成绩，不等于真实临床能力，个体化诊断方面仍不能和执业医生画等号。

最关键的原因，是大模型存在难以消除的

大模型还可能迎合用户诉求。据报道，一位西雅图工程师患有抗癫痫并长期服药，听信AI建议后减少了相关药物的服用。之后她多次向AI表达担忧、描述身体异常，得到的仍是AI的安抚和减药建议，最后猝死。法医认定其死因为癫痫猝死。这正是该问题广受讨论的典型案例。

另外，大模型知识库虽然在持续更新，日常咨询中它难以结合现实场景灵活判断的短板仍然突出。比如“被猫抓之后需不需要打疫苗”，处置方案高度取决于暴露场景、伤口情况等信息，只凭文字描述很难准确判定。

由此可以明确一条核心原则：大模型的意见仅可借鉴参考，不具备

医生与AI的共处方式，也因此被重新定义。

事实上，在

说到底，医生借助AI看病，并不能直接扣上“不专业”的帽子，这更像是把技术引进诊疗的一次探索。真正要拿捏的，是人和工具之间那条线：患者对医生的信任不能被技术磨掉，同时也要让公众弄明白AI到底起的是辅助作用。

从监管层面看，底线同样清晰。

同时，部分AI产品若要提供辅助诊断等实质性临床决策支持，则须按照

医疗大模型往前走的路上，场景、责任、数据、技术这几道边界都得守住，在规矩之内一步步推进，普惠价值才有可能持续释放出来。AI医疗来势很猛，技术一天一个样，可严谨、专业与敬畏这条底线，医疗行业从来没松过。

AI问诊，先把“不能诊”讲清楚，才有“可以问”的未来。