“上午看了30个号,25个病人是带着AI结论来的。”一名三甲医院的医生无奈地说。据界面新闻报道,患者带着AI的诊断结果找医生看病愈发常见,数千万用户在各类通用大模型咨询病症。不少患者因此质疑医生,“为什么你和AI说的不一样?”“AI建议我做的检查,为啥你没开?”“AI说我这可能是罕见病,到底是不是?”……

传统看病的过程,是医生与患者的双向沟通。患者向医生讲述症状,医生结合患者症状和化验数据、凭借经验与专业研判给出诊疗方案。可以说,医患双方的有效沟通和彼此信任,一向是诊疗基础。当越来越多患者先通过AI看病问诊,甚至把AI给出的治疗方案奉为圭臬,就会对医生不同的诊断结果提出疑问,进而怀疑医生的诊断水平。于医生而言,不仅要判断患者病情、制定治疗方案,可能还要耗费时间精力回应质疑,既提升沟通成本,也降低诊疗效率。

“AI先看病、医生后诊断”日渐成为门诊常态,无疑是门诊医生需要面对的新课堂。随着AI不断迭代升级,AI能提供的医疗服务会越来越全面,不仅能给予专业领域的介绍和分析,还能为用户提供高度的情绪价值,并且这种交互极其便捷,用户随时随地、有何疑问都能获得解答。与此同时,尽管AI给医疗行业带来了冲击和改变,但大多数医生的工作模式、职责内容尚未变化,依旧坚守传统的临床诊疗、医患沟通模式。患者带着AI结论看医生所带来的挑战,本质上正是AI医疗大众化、普遍化与传统诊疗模式之间的矛盾。

AI介入医疗领域,其实并非坏事。AI已成部分患者的“医疗顾问”,何尝不是医生帮手?比如,有医生就称,AI可以替代医生做一些重复性的工作,或者为部分医生提供诊疗思路、规避盲区。患者通过AI提前科普相关疾病知识,也能减少医生解释基础概念的工作量,让医患沟通时更聚焦病情。

值得警惕的,是部分患者对AI的过度信任,导致医患之间产生“沟通危机”。医疗从来不是简单的数据匹配,诊疗的核心始终是人与人的交互,医生丰富的临床经验和精准判断是AI无法代替的。AI诊疗只不过是基于概率预测的“数字诊断”,既没有实际感知,也不可能有实操经验,还容易产生幻觉。如果患者迷信AI答案,不仅会产生不知道听谁的困惑,还可能延误治疗时机。

AI介入医疗、辅助大众就医是大势所趋。应该思考的是,如何通过优化大模型,减少AI幻觉,让AI为更多患者提供有效服务;如何让患者正确看待AI“医术”,不要陷入“AI替代医生”的误区;如何找到医生在AI时代的功能定位,让AI看病给医生带来更多便捷,而非沟通成本。只有适应AI的发展,找到新的医患相处模式,才能实现更好的人机协同,让科技赋能医疗,而不是加剧医患隔阂与沟通危机。