拿AI诊断去门诊：医生该怎么说？｜老高AI观察

老高AI观察 · 第35期｜2026 年 10 月 22 日

这两天网上流传一张门诊告示，上面写着「已在豆包获得诊断的患者，请勿再向我们寻求意见，请改向千问或者元宝咨询」。媒体核实过，图是网友恶搞，不是哪家医院贴的。可一张假告示能让医生集体转发，说明它戳的不是段子。

过去我们问的是 AI 看病靠不靠谱。现在问题换了个方向：当患者拿着一套完整的解释走进诊室，医生要多花多少时间把它拆开？它已经坐到了医生和患者中间。

假告示传开，七成医生真遇到过

复旦大学老龄研究院教授申琦的团队今年做了一项双端调研，对象是 75 位医生和 143 位中老年居民。约七成受访医生在门诊遇到过患者用 AI 查健康信息：36% 每月两到四次，10.67% 每周两到三次，24% 每周接诊四次以上。这份中新健康的报道把口径写得很完整。

医生最担心的不是被取代。81.33% 认为 AI 健康建议最突出的是缺乏个体化，73.33% 担心它增加患者对疾病的误解或焦虑。

医生也没有集体说「不」。65% 持中立，16% 明确不支持；判断不一致时，48% 会结合 AI 内容和患者讨论，20% 详细解释差异，直接否定的只有 2.67%。

居民那一端更有意思：意见不一致时 43% 直接听医生的，35% 主要听医生、但希望医生解释为什么和 AI 不一样。医生的判断仍是最后的依据，只是患者对「解释」的要求变高了。

这条线的起点比看上去更早

把问诊搬上网做过一轮。2015 年首家互联网医院出现，2018 年《互联网诊疗管理办法（试行）》明确不得对首诊患者开展互联网诊疗。

那一轮没跑通。春雨医生营收从 1.01 亿元掉到 5104.8 万元后被卖，微医两年半累计亏损超过 80 亿元，好大夫在线被蚂蚁收购。平台解决了「能不能问」，没解决「凭什么信」。

这一轮换了入口。QuestMobile 数据显示，截至 2026 年 3 月，AI 原生 App 月活已到 4.4 亿；健康助手阿福早期投放几个亿，豆包、通义、元宝也上了车站和楼宇广告牌。两年前我们讨论 950 个挖新酶的智能体 时，焦点还是准确率；现在它已经进来了。

不是答错，是答得太像一个人

申琦说，人们用大模型，多是在寻求一个「判断」：输入年龄、症状、检查结果，它就组织出一套看似完整的解释。

关键在「看似完整」。81.33% 的医生点出缺个体化——同样的头晕、胸闷，在不同年龄、基础病、用药下，临床判断可能完全不同。而 AI 拿不到你的既往病史、正在吃的药、上个月的化验单。

最大的风险不是错误率。答得离谱没人信，错误会被发现。真正的风险是它答得太顺，顺到你不再怀疑：症状、成因、注意事项、就医建议一次排好，给你一种「我懂了」的安全感。

过去担心公众找不到可靠信息。现在更麻烦：信息看起来太可靠。最需要 AI 帮忙的人，恰恰最没能力判断它对不对。这跟我们写过的 AI 陪聊倒掉那次是同一个机制：工具越像人，人越容易把它当人。边界问题也不新——腾讯智能体越界那次就说明，AI 不会自己踩刹车。

解释这 6 分钟，从哪儿挤

多出的解释时间，是真正的成本。王岳说，不少医院给患者 5 分钟左右，能多出 2 分钟就是质变。

《柳叶刀》2018 年针对中国 136 家三级医院、近 2.8 万名患者的研究，问诊时长与患者评价存在明显拐点：8 分钟以内，时间每多一点，患者给出高评价的概率明显上升；超过 8 分钟后趋于平缓。

湖北省卫健委在 2023 到 2025 年的方案里试过另一种办法：二级以上医院可选部分专科，把每位专家半日号源限制在 30 个左右，保证平均沟通 6 分钟以上。这是政策能做的上限：号源压下来，时间才挤得出来。

所以 AI 抢的不是医生的饭碗，是医生的时间。用 2 分钟讲清差异，或用 10 分钟说服一个人放弃他信了三天的判断。成本没消失，只是从患者转到医生身上。

这里最值得注意的信号是那 48%：遇到分歧时，近一半医生选择结合 AI 内容和患者讨论，而非否定。王岳说，与其讨厌学习型病人，不如培养学习型病人。听着像鸡汤，却是这批数据里唯一可操作的方向。

这件事先动到谁

对普通用户，边界很清楚。AI 能干三件：就诊前把症状整理成清单、看懂体检单术语、把医嘱里的词问明白。不能替的是诊断、用药和手术方案——不是它一定错，是它不知道你是谁。

对做 AI 工具或副业的人来说，健康是高信任门槛的品类，进去容易做稳难。第一个要写的功能不是「能答多少医学问题」，而是什么时候必须让人去医院。申琦说，评价这类工具不能只看速度和覆盖面，还要看它能不能识别自身局限。这句话可以直接当需求文档用。

这也和 AI 把数学猜想证出来那次是同一个问题：越像结论，谁有权判定它就越重要。

什么情况会让我收回这句话

口径摆清楚：75 位医生、143 位居民，样本不大；调研时间是「今年」，报道没给月份，也不是全国普查。75 位医生的回答，不等于全国医生。那张告示是恶搞，能火说明情绪在，但情绪不等于发生率。

还有一处有利于反方：43% 加 35% 等于 78%，说明患者没把 AI 当权威，更像在找一个翻译。如果这个比例维持，我说的「安全感风险」可能被高估。

「医生时间被挤压」也是老问题。没有 AI 的年代，患者拿百度结果来问，医生一样要解释，区别只在拆除成本。

现在就能试的两件事

第一件，把 AI 当提问工具，不当结论工具。就诊前别问「我这是什么病」，改问「我该向医生问哪三个问题」。

第二件，把问法改一句。带着 AI 的结论去门诊，别问「它说得对不对」，问「我这个情况适不适用」。多这几个字，把对错之争变成个体判断。

AI 不知道你的基础病、正在吃的药、上次的检查结果。国家药监局在《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》里，把用于辅助决策、给临床诊疗建议的 AI 软件按第三类医疗器械管理。通用大模型能给的只到通用层面。

这类观察我一期只写一件事，都归在 老高AI观察 里。

这句我想说清楚

AI 在诊室里最大的风险，不是它说错了，是你以为它说全了。

关于AI问诊的补充问答

信源与出处

• 中国新闻网·中新健康《医生被豆包们逼得坐不住了？》（2026-10-21，罗春昊）
• 复旦大学老龄研究院申琦团队双端调研（报道所引：75 位医生、143 位中老年居民）
• 中时新闻网（2026-10-19）转述同组调研：48％／20％／2.67％
• 国家药监局《人工智能医用软件产品分类界定指导原则》（2021 年第 47 号通告）
• QuestMobile：截至 2026 年 3 月，AI 原生 App 月活 4.4 亿
• 《柳叶刀》2018 年 136 家三级医院、近 2.8 万名患者问诊时长研究
• 湖北省卫健委 2023-2025 年「改善就医感受」方案

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