看病千万别找”AI 医生“
常识知道，AI年代看病还是不能找AI。 最近研究也证明如此-AI替代不了医生。
根据发表在《自然·医学》（Nature Medicine）上的最新研究（2026年2月），针对 OpenAI 专门推出的消费级健康工具 ChatGPT Health 的独立评估显示：在涉及生命危险的急诊分诊中，ChatGPT Health未能识别出超过一半（51.6%）的紧急病例。更讽刺的是，在另外一些完全健康的情况下，ChatGPT Health却错误地建议 64.8% 的用户要立即去就医。
对于这一现象，有以下几点观察和评论：
1. 致命的“矛盾修辞”：逻辑正确，结论错误
研究中最令人毛骨悚然的发现是：AI 在解释中明明已经识别出了危险信号（例如呼吸衰竭的前兆），但最后的建议却是“先观察”或“预约常规门诊”。-
这种“认知失调”是致命的。 因为用户往往会被 AI 前半部分看似专业的医学分析所折服，从而盲目信任它后半部分的错误行动指南。在医学上，这被称为“误导性的安全感”，比完全无知更危险。如果不知道，就是不知道。
2. “教科书”与“现实世界”的断层
研究显示，ChatGPT Health 在处理“教科书式”的病例（如典型的心脏病、过敏性休克）时表现良好，但在处理“非典型”或“细微”症状时表现极差。-
医学的本质是临床判断，而非概率计算。 急诊室医生的价值在于通过细微的眼神、语气和多维度的症状描述来捕捉那些“看起来不像急症的急症”。目前，AI 仍然只是在进行“下一个单词”的概率预测，它缺乏对生命消逝的真正感知和风险底线。
3. “过度警惕”与“过度放松”的博弈
有趣的是，AI 在低风险情况下又表现出极度的“过度防御”，将大量健康人送往急诊。-
这对医疗系统是双重打击： 一方面，真正的急症患者因为听信 AI 留在家中，错失黄金救治时间；另一方面，大批受惊的健康人涌入急诊室，进一步挤兑本就紧张的医疗资源。
我们是否正在步入“算法盲信”的陷阱？
“Unbelievably dangerous”（不可思议的危险） 这个评价并不夸张。当科技公司将 LLM（大语言模型）包装成“健康助手”推向数千万用户时，他们实际上是在进行一场史无前例的公众实验。-
监管的滞后性： 虽然 AI 技术日新月异，但医疗监管标准仍停留在传统器械时代。如果一种药物有 50% 的概率在关键时刻失效，它绝不可能上市。但 AI 工具却能凭借“免责声明”在模糊地带运行。
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责任主体的缺失： 当 AI 告诉一个窒息的病人“等到明天预约”时，如果悲剧发生，法律责任该如何界定？是训练数据的偏差，还是提示词（Prompt）的问题？
建议与警示
在目前的阶段，我们必须建立一个明确的认知红线：AI 可以作为医疗百科全书参考（查资料），但绝不能作为分诊医生（定生死）。警示信号： 如果你或你身边的人出现以下症状，请立即拨打急救电话或前往急诊室，不要浪费时间咨询任何 AI 助手：
- 剧烈胸痛或呼吸困难。
- 突然出现的身体一侧麻木或言语不清（中风迹象）。
- 严重的过敏反应（皮疹伴随呼吸受阻）。
- 无法停止的大出血或意识模糊。
