如今，AI的應(yīng)用場景愈發(fā)廣泛，無聊時用它聊聊天，改寫文章風(fēng)格時借助它偷個懶，需要配圖時讓它畫一幅……不過，如果說AI能救命，你會作何反應(yīng)呢？

8月2日，微博CEO @來去之間發(fā)微博稱，昨天睡前突然感到強(qiáng)烈的頭暈?zāi)垦?，甚至?xí)灥阶卟粍拥?、“站不起來”。家人幫他量血壓，發(fā)現(xiàn)高壓還不到90，屬于低血壓。

低血壓的情況可輕可重，嚴(yán)重時會陷入休克，甚至引發(fā)腦梗和心梗，危及生命。但這位微博CEO藝高人膽大，沒有第一時間打車去醫(yī)院，而是選擇先問AI。

他把癥狀夸大后，又將晚上吃喝的東西都發(fā)給AI，最終得到的“診斷結(jié)果”是，因喝了隔夜的VC泡騰水，患上了「反射性低血壓」。

在AI的建議下，他喝了點(diǎn)可樂、蒙脫石散和補(bǔ)液鹽，一小時后癥狀真的好了。

此事一出，刷新了很多人對AI的認(rèn)知，原來AI除了用于娛樂和偷懶，還能用于“問診”。然而，從網(wǎng)友的反應(yīng)來看，多數(shù)人并不買賬。在來去之間的評論區(qū)，不少人批評這個例子會誤導(dǎo)網(wǎng)友在緊急時刻不找醫(yī)生而找AI，從而耽誤最佳治療時間。還有網(wǎng)友認(rèn)為，來去之間的這種行為是對生命健康的兒戲。

網(wǎng)友的質(zhì)疑可以理解。要是一個月前的我，肯定也會和大多數(shù)網(wǎng)友一樣，指責(zé)來去之間“不知死活”。但兩周前，我女朋友用AI解決了困擾她二十多年的疑難雜癥，再加上來去之間的這個案例，讓我更加相信“AI問診”可能遠(yuǎn)比大家想象的靠譜。

賽博神醫(yī)

隨著年齡增長，很多人或多或少都有一些多年未愈、雖不致命但難以根治的病癥。

比如我女朋友，從七歲起就有一個怪病。發(fā)病時，她會先出現(xiàn)強(qiáng)烈的眼花、目眩，就像套上了萬花筒，半小時后開始頭暈，一暈就是四五個小時。

發(fā)病時，她視線模糊，什么都看不見，頭暈后只能躺在床上休息，二十多年來一直如此。雖然不危及生命，但對日常生活和工作影響很大。

更讓人煩惱的是，二十多年里，她看了無數(shù)三甲醫(yī)院、診所，嘗試了各種偏方。醫(yī)生的診斷五花八門，有說是急性腸胃炎的，有說是耳源性眩暈的，看中醫(yī)又說是肩頸部供血不足……但始終沒有一個醫(yī)生、一種藥能解決問題，甚至緩解癥狀。

束手無策之際，我們抱著死馬當(dāng)活馬醫(yī)的心態(tài)，詢問了ChatGPT 4o。沒想到，一試之下，結(jié)果令人驚訝。我們輸入女朋友的過往疾病史、生活史、過往診斷、用藥及效果后，ChatGPT給出了一個完全意料之外的診斷結(jié)果：前驅(qū)性偏頭痛。

對于這個診斷結(jié)果，它解釋道：“視覺異常+隨后頭暈惡心嘔吐+睡眠緩解+發(fā)作性+月經(jīng)周期相關(guān)的癥狀，高度符合偏頭痛伴先兆（Migraine with aura）的臨床表現(xiàn)。”

而且，ChatGPT似乎猜到我們會對“偏頭痛”這個結(jié)果感到意外，還特地解釋說：“許多偏頭痛患者并不以‘頭痛’為主，而可能以眩暈為主癥狀”，同時說明了之前醫(yī)生誤判的可能因素。

ChatGPT整理出答案后，還會推薦掛號的醫(yī)院科室，強(qiáng)調(diào)要找眩暈相關(guān)的醫(yī)生。最后，它還主動詢問我們是否需要準(zhǔn)備病情的自述提綱，或者生成病癥判斷的邏輯文檔。

可以看出，ChatGPT的整個診斷流程分析有理有據(jù)、引經(jīng)據(jù)典，回答情商也很高。它不僅安慰患者、為過去的醫(yī)生找補(bǔ)，還積極引導(dǎo)我們?yōu)榭床∽龊脺?zhǔn)備。

為驗(yàn)證這個診斷結(jié)果，我們用同樣的提示詞問了谷歌Gemini 2.5 Pro。Gemini給出了類似的答案，雖然它稱之為“前庭性偏頭痛（Vestibular Migraine）”，但結(jié)合后續(xù)對癥狀、病史的分析，說的其實(shí)是同一個病。

基本可以確定，這個怪病就是“偏頭痛”。

體驗(yàn)這兩款A(yù)I工具時，我們發(fā)現(xiàn)Gemini的回答更加簡潔高效，文本排版更有重點(diǎn)、更舒服，只查詢病癥的話，用Gemini更方便。但如果想深入了解具體情況，ChatGPT的擬人化程度更高，交互更友好。相比Gemini回答結(jié)尾的“打雞血”，好像答完就下班了，GPT的循循善誘，甚至主動提議幫我們準(zhǔn)備能用得上的材料，更加溫暖貼心。

為驗(yàn)證兩個AI的診斷結(jié)果，我們拿著GPT生成的看病材料，到廣州某三甲醫(yī)院的神經(jīng)內(nèi)科，根據(jù)它的推薦找了眩暈相關(guān)的醫(yī)生。

令人意外的是，門診醫(yī)生對GPT的診斷和它制作的就診信息匯總表高度肯定，稱GPT的診斷結(jié)果基本準(zhǔn)確。不過，因?yàn)榕笥寻Y狀發(fā)作時從未出現(xiàn)明顯頭痛，醫(yī)生認(rèn)為這是罕見病，也容易誤診。

最終醫(yī)生給出的診斷是“基底型偏頭痛”，這是偏頭痛病癥的一種細(xì)分類型。

更神奇的是，針對這個罕見病，醫(yī)生給女朋友開了一種還在臨床試驗(yàn)的特效藥，而且真的有效。后來女朋友發(fā)病時，吃了特效藥，原本需要幾個小時才能緩解的眼花、頭暈，不到半個小時就大幅緩解，不影響正常生活和工作了。

所以，這次親身經(jīng)歷中，前期的AI輔助診斷和后期醫(yī)生的對癥下藥，都對找到罕見病的治療方法起到了巨大作用。

我們不禁會想：如果早幾年就能用上現(xiàn)在這個版本的ChatGPT 4o，是不是能更早擺脫這個罕見病帶來的痛苦？

而且，GPT在AI問診過程中，還能幫助我們梳理發(fā)病經(jīng)過、組織描述病歷的語言大綱。當(dāng)我們不確定如何描述癥狀時，AI能引導(dǎo)我們準(zhǔn)確描述，甚至幫我們自動生成類似自測量表的文書工具。其靠譜程度，比“百度搜病癥”強(qiáng)多了。

另外，經(jīng)此事件后我查閱資料發(fā)現(xiàn)，原來AI在醫(yī)療領(lǐng)域回答的靠譜程度遠(yuǎn)高于其他領(lǐng)域。

“神醫(yī)”的底氣

一向愛胡編亂造的AI，為何在問診時突然靠譜了呢？

從宏觀層面看，醫(yī)療信息高度結(jié)構(gòu)化、知識密度大且更新速度快，這恰好是大模型擅長處理的內(nèi)容。

響應(yīng)迅速的大模型可以7x24小時處理大規(guī)模醫(yī)學(xué)知識、精準(zhǔn)匹配用戶問題，還能通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷學(xué)習(xí)和更新，在咨詢、問診過程中輔助醫(yī)生決策與診斷。

所以，能力越強(qiáng)的大模型，越適合回答醫(yī)療相關(guān)問題。除了ChatGPT 4o和谷歌Gemini 2.5 Pro，國內(nèi)一些出色的大模型在醫(yī)療領(lǐng)域表現(xiàn)也不錯。

今年6月，斯坦福大學(xué)發(fā)布的臨床醫(yī)療AI模型評測顯示，DeepSeek R1以66%的勝率和0.75的宏觀平均分，在九個前沿大模型中脫穎而出，成為全球冠軍。

此外，阿里旗下的AI產(chǎn)品也高調(diào)進(jìn)軍醫(yī)療市場?？淇诵紝⒔】荡竽Ｐ图稍贏I搜索框中，同門的“螞蟻AQ”則是專注C端健康管家的軟件。

但強(qiáng)大的模型能力只是基礎(chǔ)。對于醫(yī)療領(lǐng)域的回答，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確可靠遠(yuǎn)比其他領(lǐng)域重要。所以，必須使用高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

ChatGPT稱其微調(diào)數(shù)據(jù)來自臨床指南、UpToDate、PubMed的數(shù)據(jù)，還會過濾非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)信息，避免患者論壇的誤導(dǎo)性內(nèi)容，保證醫(yī)療回答信息可靠、專業(yè)。

Gemini的數(shù)據(jù)依托Google Health的真實(shí)病例與結(jié)構(gòu)化EHR（電子健康檔案）數(shù)據(jù)，并有醫(yī)生團(tuán)隊(duì)篩選訓(xùn)練語料，防止AI胡編亂造。

無論哪家大模型，醫(yī)療相關(guān)的數(shù)據(jù)來源都要經(jīng)過層層篩選，不是隨便從網(wǎng)上找來的數(shù)據(jù)就能用于訓(xùn)練的。

有了高質(zhì)量數(shù)據(jù)后，還會用到訓(xùn)練大模型過程中的“知識增強(qiáng)”（Retrieval-Augmented Generation, RAG）。在模型生成回答前，先進(jìn)行知識檢索，再由模型生成答案，確保輸出內(nèi)容與權(quán)威資料一致。

不同模型的具體做法可能不同，比如ChatGPT在聯(lián)網(wǎng)模式中，借助Bing +醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)庫內(nèi)容實(shí)時增強(qiáng)；Gemini會動態(tài)連接Google Search醫(yī)療知識面板，引用臨床試驗(yàn)、指南等摘要內(nèi)容。

除此之外，大模型還會內(nèi)置“醫(yī)療事實(shí)校驗(yàn)?zāi)K”（Fact Consistency Checker），在回答生成后，反向判斷輸出是否與數(shù)據(jù)庫一致。

例如，抽取模型回答中的關(guān)鍵實(shí)體（如疾病名、藥品名），檢查是否存在于知識庫中；對輸出進(jìn)行“自動三段論”邏輯審查，檢查“疾病類型→感染類型→藥物適應(yīng)癥”三者之間是否合理配套。

這一步能顯著減少因錯誤推理鏈導(dǎo)致的醫(yī)學(xué)性幻覺，無論是通用大模型（如ChatGPT、Gemini、Anthropic Claude），還是醫(yī)療垂直大模型（如夸克醫(yī)療大模型、訊飛星火醫(yī)療大模型和平安醫(yī)療認(rèn)知大模型），都已標(biāo)配。

最后，部分大模型輸出的結(jié)果，還會通過專業(yè)醫(yī)生反饋標(biāo)注，多輪標(biāo)注后用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并設(shè)計(jì)完善的準(zhǔn)確性獎勵機(jī)制等。

簡而言之，AI醫(yī)療問答場景下的回答，要經(jīng)過一系列“防幻覺系統(tǒng)工程”的處理，比傳統(tǒng)問答流程更復(fù)雜、嚴(yán)謹(jǐn)和專業(yè)，所以醫(yī)療場景下的AI回答更可信。

“吃錯藥會死人”的道理大家都懂，在醫(yī)療這種嚴(yán)肅領(lǐng)域，AI大模型廠商更怕出事?lián)?zé)。

黎明前夜

財(cái)經(jīng)故事薈的數(shù)據(jù)顯示，在美國頂級醫(yī)療機(jī)構(gòu)中，高達(dá)87%的科室已實(shí)現(xiàn)AI工具的常態(tài)化使用（每周>50次），放射科、病理科的采納率更是達(dá)到95%。

美國、英國、法國、瑞士等國家也在試點(diǎn)將AI工具引入醫(yī)生的日常工作流，為患者解答問題、分析醫(yī)學(xué)影像和自動生成臨床文書等，為探索AI工具在臨床醫(yī)學(xué)流程中的實(shí)際運(yùn)用提供了寶貴數(shù)據(jù)。

AI醫(yī)療是一個很有想象力的領(lǐng)域?？床‰y、醫(yī)療資源不均衡是全球性問題，而AI的出現(xiàn)，對普通人來說，意味著多了一本隨身攜帶的專業(yè)醫(yī)療知識寶典；對醫(yī)生來說，是一個強(qiáng)大的減負(fù)工具。

雖然現(xiàn)在沒人能保證AI問診結(jié)果百分百準(zhǔn)確，但不妨試試用ChatGPT、Gemini等工具總結(jié)病情發(fā)展經(jīng)過、描述癥狀和病情，并將信息整理到表格里，這至少能提高看病時與醫(yī)生溝通的效率，還不用擔(dān)心遺漏重要信息。

這可比用AI算命有價值多了。

本文來自微信公眾號“藍(lán)字計(jì)劃”，作者：Hayward，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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