医学博主“孤芳自赏”发视频称，被患者用DeepSeek“质疑”。视频截图

　　AI医生真的来了？
　　近日，国产大模型DeepSeek正在深刻影响中国医疗领域的工作流程。
　　截至2月25日，已有上海、广东、北京、浙江、四川等22个省份近100家医院，先后宣布完成DeepSeek本地化部署，应用场景从科研延伸至辅助诊断和医疗服务的全流程优化，部分场景诊断的准确率超过人类医生的平均水平。
　　与此同时，患者向DeepSeek“问诊”，拿着AI开具的诊断报告和处方去医院开药，也正在成为医患关系的新挑战。多名医生接诊了这样的患者后表示，AI对常见病的诊断建议，有时比医生更准确，医生正面临职业价值和信任危机。
　　DeepSeek给出的治疗方案是否靠谱？未来真的会取代医生吗？近日，华西都市报、封面新闻记者对话多位资深医生和行业专家，详解人工智能给医疗行业带来的变化。

DeepSeek让医生遭遇职业危机？

　　“天都塌了。病人‘问诊’DeepSeek后质疑我的治疗方案，气得我又查了一遍医学指南，才发现该指南已更新了。”2月22日，广东一位医学博主“孤芳自赏”的网帖引发网友热议。2月23日，该博主在接受媒体采访时称，DeepSeek给出的诊断结果是正确的。“我们医院有些药没有就用了替换药，已和患者解释清楚了。”
　　截至2月25日，该帖获得近3万条评论，相关话题“DeepSeek对医生的影响”获得400多万人关注。很多网友在评论中分享了用DeepSeek问诊的“成功”经历和失败案例，也有医疗人员表达了自己对职业的焦虑。
　　网友“小荷”表示：“我去看病，给医生讲了症状，然后给她看了DeepSeek的诊断和治疗方案。她愣了一下，看了我两秒，果断按照DeepSeek给出的方案来。我走时，她还喊我帮她下载了DeepSeek。”
　　网友“一片伤心苹果”则表示：“不要轻信DeepSeek给出的治疗方案，要根据自己的身体情况结合检查报告治疗，我男朋友按照DeepSeek的诊断吃药，现在住在ICU里。”
　　深圳某医院一位姓孙的全科医生说，2月16日，他在门诊坐诊时，就遇到一位患者拿着DeepSeek给出的处方建议，要求开治疗灰指甲的常规用药。孙医生检查了患者的病症后，觉得“AI给的处方挺准确的，就按照患者的要求开了”。
　　事后回想，孙医生一度有些茫然，“我当时都没来得及问一下AI，遇到这种情况，医生该怎么办？”当晚回家后，孙医生尝试用“魔法打败魔法”，把这个疑问发给了DeepSeek，得到了7点建议来确保患者安全和医疗合规性。“最主要的建议是要和患者沟通，告知用药风险。”孙医生认为，也许未来，医生会作为患者和AI沟通的桥梁，“帮患者更全面、准确地将病症输入AI。”
　　作为参与了南方医科大学南方医院DeepSeek大模型本地化部署和应用开发的医学生，南方医科大学在读博士罗东丞表示，他相信医生这个职业不会被AI所替代。“资深医生在手术、疑难杂症的诊断中仍不可或缺。”用好AI工具，或许更能把医生从繁杂的事务性工作中解放出来，去专心提升医术。

AI或将释放医疗领域巨大潜能

　　公开信息显示，截至2月25日，已有上海、广东、北京、浙江、四川等22个省份近100家医院，先后宣布完成DeepSeek本地化部署。
　　清华大学医疗创新导师、互联网医疗应用产品经理谭兆辛表示，作为技术密集型产业，在DeepSeek发布以前，医疗行业早已有了使用AI的先例，技术和应用的爆发并非一蹴而就。“比如，南方医科大学第五附属医院病理科在2022年就已部署了AI相关应用，让AI参与到了检查结果的辅助分析中，提示医生进行相关诊断。”
　　谭兆辛和团队在过去几年参与开发过病历写作助手和在线诊疗助手，并且这些软件都进入了医院测试。2022年ChatGPT发布后，用大模型分析医疗数据、辅助诊断的研究在医疗行业火热。“很多知名医疗机构和公司都在本地部署了多个国内开源大语言模型，进行技术探索。”在谭兆辛的观察中，医疗行业这几年已积累了一批训练医疗专用大模型的经验，并清洗出了大量合规的医疗数据。“大家期待的是一款推理效率更高、和国外一流大模型没有明显代差的国产模型。”
　　“DeepSeek R1的开源改变了这个局面。”谭兆辛解释说，医疗宣称的DeepSeek本地化部署，正是将大模型与此前积累的医疗数据、知识库和经验相结合，进一步让模型学习和提高诊断能力。
　　接入DeepSeek后，谭兆辛团队开发的一款可以清洗、分析科室既往医疗数据，发现潜在科研方向的应用，得到合作医院的认可。春节还没过完，他就在包括北京中医药大学深圳医院（龙岗）在内的多家合作医院，启动了项目部署。“一些科室原本一天才能分析完的医疗数据，现在最快两分钟就可以完成整理归纳。”谭兆辛认为，医院里面的临床数据是科研“金矿”，现在利用AI去辅助“挖掘”，可以让医生从科研的重压中解放出来，同时也将极大加速医学从临床到理论的研究进程。
　　南方医科大学第五附属医院病理科主任索文昊表示，最新部署的AI系统能够提供更全面的分析，为医生避免掉很多简单重复却又容易忽略的错误，大大减轻了医生的工作负担，科室的诊断效率有望提升20%至30%。
　　“与以往的AI系统相比，DeepSeek更为全面。”广东“珠江学者”特聘教授、南方医科大学南方医院健康管理中心主任刘莉表示，2022年以来，该医院已尝试使用通义千问等模型，对医院积累的近百万条医疗数据进行清洗和学习，搭建起一套完整涵盖“数据采集-分析-决策”的全流程智能平台，并基于该平台，完成了脂肪肝风险预测模型的开发工作。

医生才是最终的诊断人

　　2月11日，在DeepSeek快速入驻医院的同时，湖南省医疗保障局发布《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》（以下简称《通知》），明确规定互联网医院严禁使用人工智能等自动生成处方。该《通知》引起了网友的热议。
　　记者注意到，其实国家卫健委、国家中医药管理局在2022年发布的《互联网诊疗监管细则（试行）》中，就有多处对人工智能使用的限制规定，其中包括“医师接诊前需进行实名认证，确保由本人提供诊疗服务。其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务”“处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方”。
　　谭兆辛表示，上述规定是此前对互联网医疗作出的规范，国家和地方的相关规定均明确了人工智能没有处方权，出现问题的话人工智能也无法对患者负责。
　　2月25日，记者尝试使用DeepSeek咨询了疾病的治疗、药物使用等问题，DeepSeek都给出了相应建议。不过DeepSeek在回答中会提示，给出的建议“仅供参考”并“请遵医嘱”，并提醒记者应去医院就诊，根据医嘱治疗和服药。
　　“经过训练优化的医疗AI，目前水平已介于住院医师和主治医师之间，尚达不到中级职称的诊断水平。”刘莉表示，虽然AI系统的准确性和效率都很高，但医疗领域毕竟关乎生命健康，“不能容错”，医生必须确保每一个结论都是准确无误的。因此，在目前阶段，AI的工作仍局限于帮助医生查漏补缺、提供建议，AI的诊断结果仍然需要医生进行最后审核，要让“AI助手”成为“AI医生”，还有很长的路要走。
　　华西都市报-封面新闻记者 杨峰