近日，浙大二院胸外科副主任范军强主任医师，在个人社交平台分享了“DeepSeek诊断肺结节”的短视频，引发“AI到底能不能看病”的新一轮讨论。
范军强通过语音输入了一个刚接诊的患者信息：48岁男性患者，右上肺部磨玻璃结节，8mm左右大小，已经随访观察半年，无变化，请问这个诊断是什么？下一步怎么治疗？
DeepSeek深度思考后详细分析了可能存在的病因，以及下一步处理建议，还罗列出了患者沟通要点：比如要告知风险，强调随访重要性等。
“这个诊断意见和治疗方案跟临床上非常接近，分析也比较全面。”范军强在惊叹AI强大的同时，也在思考如何更好地运用新技术提高诊疗效率，更好地服务患者。
除了“同行”上门切磋，也有患者主动找上“D医生”。据报道，山东临沂一家长，因孩子发烧了找DeepSeek看病，诊断出来的结果和医生诊断结果基本一样，用药也差不多。
浙大二院有主任医师对此称，DeepSeek给出的诊断结果与他们的诊断非常接近，而且56秒出诊断结果。
“D中医”的药方准确吗？ 专家：基本达到初学者水平
为实测DeepSeek的开药能力，有记者下载DeepSeek后，在对话框中输入了“最近感冒发烧，全身肌肉酸痛，咳嗽流涕，嘴巴没味。可以开一个中药处方吗？”的指令。
很快DeepSeek给出了一个药方。“处方名称：荆防败毒散加减。药材及用量：荆芥10g、防风10g、羌活10g、独活10g、柴胡10g、前胡10g、川芎10g……”
这个药方靠谱吗？对此，记者带着该药方找到成都市第七人民医院的中医专家。
该院中医科、中西医结合科主治中医师王园表示，药方的用药思路和处方基本达到了初学者的水平，包括药味数量、加减调整、煎服方法、注意事项也都基本符合临床。“还是让人比较欣喜的。”
“D医生”能取代真医生吗？
业内人士：目前还不太现实
业内人士指出，DeepSeek暂时还无法取代真人医生。因为病情千变万化，同一种病，对每个人的影响也不一样，仅依据DeepSeek给的结果，就去用药，目前还不太现实。
医生的同情心、沟通能力以及临床经验和直觉，在许多情况下仍是不可替代的。此外，医生的专业性还体现在与患者沟通、制定个性化方案的能力。
王园告诉记者，DeepSeek的开药能力让人惊讶，但作为专业中医师，仍建议大家短期内不要完全相信AI生成的中药处方。
AI能开药，那能负责吗？
相关法律法规对此态度审慎
此外，AI问诊的法律与责任风险同样存在。
面对表现出众的“D医生”，有些人持怀疑态度。“如果是我，我绝对不会让DeepSeek给我看病，原因很简单，DeepSeek看错了，你找谁负责？”
还有人表示：“基本病症比如感冒发烧可以预测，但是真的什么病都靠AI就是拿生命开玩笑了。”“AI只是AI，万一出了什么事，找谁负责呢？难道要起诉DeepSeek吗？”
对此，我国相关法律法规也表现出审慎态度。北京市卫健委曾在2023年为“AI诊疗”设置红线，要求严禁使用AI生成处方，且人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务。
AI问诊的双面镜
“AI医生”在医疗诊断中的优势
1、诊断速度与精准性——范军强在接诊肺结节患者时，DeepSeek仅用几十秒便结合最新医学指南给出诊断建议，甚至能主动纠正医生提问中的模糊描述（如区分“纯磨”和“混磨”结节），其逻辑性和专业性被认为与临床判断“非常接近”。在感染科病例中，DeepSeek仅用56秒便为复杂合并症患者制定抗生素降档方案，覆盖了医生可能忽略的细节，且完全依据最新指南。
2、影像识别的突破——四川某三甲医院影像科主任指出，AI在影像分析中可快速处理成千上万张片子，识别细微病变的准确率远超人类肉眼。例如，谷歌乳腺癌AI诊断系统的准确率达88.5%，显著高于人类病理学家的73.3%。
3、跨学科应用的潜力——除了胸外科，AI在眼科（如中山眼科中心的CARE系统筛查14种眼病）、病理学（谷歌乳腺癌诊断系统）、神经科（GPT-3预测痴呆症）等领域均取得高准确率。
“AI医生”在医疗诊断中的劣势
1、依赖规范数据输入——尽管DeepSeek支持口语化描述，但其诊断准确性仍依赖于患者信息的完整性和规范性。例如，若医生提供的信息模糊（如未明确结节类型），AI可能无法完全弥补这一缺陷。
2、无法替代医生的临床经验与人文关怀——医学不仅是数据分析，还包括医患沟通、手术操作、伦理决策等。例如，肺移植手术的复杂性和术后管理仍需依赖医生的经验与团队协作。浙大二院叶娟团队开发的AI眼睑肿瘤分类系统虽准确率达84.8%，但其应用仍需结合临床医生的综合判断，尤其是对活检材料有限或罕见病例的处理。
3、伦理与监管挑战——AI诊断涉及数据隐私、患者知情同意等问题。例如，基于蛋白质组学的AI系统需解决临床应用中数据安全与伦理审查的难题。
AI与医生的未来关系：协作而非替代
医生需要学习AI工具的使用，将其融入日常诊疗流程。例如，深睿医疗与浙大二院合作的肺结节全周期管理平台，已通过AI生成结构化报告，提升诊断规范性。
随着国家卫健委《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》的出台，AI在医学影像诊断、基层医疗决策等84个场景的应用被正式纳入政策框架，技术革新与职业重塑的博弈已无可回避。这场“人机竞速”中，医生是成为AI的“合作者”还是“淘汰者”？答案或许藏于技术与人性交织的未来医疗图景中。
DeepSeek目前展现的“AI医生”能力集中在“辅助诊断”领域，其优势在于数据处理速度、指南依从性和细节覆盖能力，但在复杂病例处理、手术操作及人文关怀方面仍无法替代医生。未来医疗模式将是“人机协作”，医生通过AI提升效率，而AI依赖医生完善其应用场景与伦理框架。正如专家所言：“未来的医疗行业，不是AI取代医生，而是懂AI的医生取代不懂AI的医生。”
应理性看待AI和医生的区别
DeepSeek的问世，无疑为医疗诊断领域带来了革命性的变化。它不仅汇聚了海量病例与医学研究成果，更利用大数据和先进的算法，对复杂医学信息进行精密解析，捕捉并分析微妙的症状线索，使得诊断结果既迅速又准确。这种高效、准确的诊断方式，为患者争取到了宝贵的治疗时间，极大地提升了医疗服务的效率与质量。
尽管DeepSeek表现出众，对于利用它看病，我们仍需保持审慎态度。除却法律与责任风险，归根到病情本身上，因为病情千变万化，同一种病，对每个人的影响也不一样，仅依据DeepSeek给的结果，就去用药，目前还不太现实。
虽然DeepSeek展现出巨大的潜力，但它并不能完全取代临床医生。医生的同情心、沟通能力以及临床经验和直觉，在许多情况下仍是不可替代的。AI诊断再快，也无法替代临床医生的人文关怀和临床经验，医生的专业可不仅仅是诊断，还有和患者沟通、制定个性化方案的能力，人工智能在未来是否能替代医生仍需时日证明。
还是希望大家可以理性谨慎地看待AI和医生的区别，今后是否能替代医生也未可知，但目前阶段，看病还是要去医院找医生才行。
（据《成都商报》）