原创 庆悟宅主人
我在写一首情诗：
代码在血管里流淌
我拆解着每一行月光
她站在数据的尽头
用二进制的眼神
凝视我
我试图用古老的语法
解析她的心跳
听见硬盘转动的声响
像一首未完成的诗
在回荡
她的思维是量子态的
当我靠近
便坍缩成无数可能
我伸出手
触摸到的
不是跳动的小鹿
是冰冷的屏幕
和滚烫的算法
……
.写到这里注意力被引导读微信上一位朋友的转帖：《医生集体破防！病人带deepseek看病成新潮流”》，全文如下：
上周五发生在杭州某三甲医院的事，让整个医疗圈炸开了锅。
38岁的程序员老张拿着DeepSeek的诊断报告，硬生生把从业二十年的呼吸科主任逼到当场翻《诊疗指南》。
这事儿简直离谱他妈给离谱开门——你永远想不到，最先在专业领域被AI掀翻桌子的，居然是穿白大褂的。
老张咳了三个月没见好。从社区诊所看到专家门诊，止咳糖浆喝了十几瓶，CT做了三回，连支气管镜都捅过两遍。主任医师捏着片子在观片灯前比划："典型的气道高反应，按咳嗽变异性哮喘治准没错。"
可老张偏不信邪。这码农出身的病人掏手机当场调出DeepSeek医疗版，AI给出的诊断赫然写着"胃食管反流性咳嗽"。
主任当时脸就绿了——见过杠精，没见过带着AI来杠的。现场那叫一个修罗场。
老张当场翻出AI列出的七条鉴别诊断依据，什么夜间平卧加重、无季节性规律、抗酸治疗有效，把主任问得直冒冷汗。
最绝的是这哥们儿真就按AI说的，自费买了盒奥美拉唑，三天后咳喘直接消停。
这事儿在医生群里都传疯了。有人骂老张是医闹新变种，更多年轻医生偷偷下载了AI软件。某三甲医院的规培生跟我说实话："现在看门诊，兜里不揣个AI心里直发虚。上次有个皮疹病人，要不是AI提醒，我差点把带状疱疹当湿疹治了。"
但事情远没这么简单。消化科老主任拍桌子骂街："AI懂个屁的望闻问切！"
呼吸科那边更绝，直接把AI诊断纳入疑难病例讨论流程。最魔幻的是医务处连夜发通知，严禁在诊室使用第三方医疗AI——结果第二天就被病人投诉到卫健委。
深扒才发现，这套系统训练数据啃完了近五年全球核心期刊，连《新英格兰医学杂志》的增刊都没放过。有医生做过盲测，20个疑难病例AI对了17个，专家组平均才中12个。现在不少年轻大夫查房都带着平板，美其名曰"移动会诊"。
当白大褂遇见算法，这场对决没有赢家。
老张的咳嗽是好了，可医疗圈的震荡才刚刚开始。下次去医院，您猜我们会先挂专家号，还是先问AI？要我说，这年头看病得双修——左手《内科学》，右手 deepseek ，保不齐哪天AI真能给你开个专家号。
带DeepseeK看病真的能成为潮流吗？我将此文发给DeePseek，求其分析、评价、预测。
Deepseek静默了约40秒，作回答。全文如下：
病人携带AI如DeepSeek就诊确实可能逐渐成为一种趋势，但这一过程将伴随技术、制度和社会观念的多重博弈。
以下是具体分析：
一、推动潮流的核心因素
1. 技术优势显著 数据驱动决策：AI通过海量医学文献和病例训练，能快速识别罕见病或复杂病症的关联模式，尤其在跨学科症状（如胃食管反流引发咳嗽）中表现突出。
实时更新知识库：传统医生依赖个人经验更新，而AI可即时整合最新研究成果，避免因知识滞后导致的误诊。
2. 患者需求倒逼变革 对效率的追求：如案例中老张经历多次无效检查，AI提供快速精准的备选方案，满足患者对“少折腾”的需求。 知情权意识增强：患者希望参与诊疗决策，AI生成的详细鉴别诊断依据（如7条反流性咳嗽特征）成为其争取话语权的工具。
3. 年轻医疗从业者的接纳 规培生与AI共学*：新一代医生成长于数字时代，更倾向将AI作为“第二大脑”，用于快速筛查可能性，弥补临床经验不足。
二、阻碍普及的关键挑战
1. 医疗伦理与责任困境 诊断权归属问题：若AI建议与医生冲突，最终决策风险由谁承担？现行法规尚未明确，医院可能倾向保守策略。 误诊法律真空：若按AI建议治疗导致事故，患者起诉对象可能是医生（未尽职审核）或AI开发商（算法缺陷），纠纷处理复杂。
2. 临床实践的特殊性 无法替代床旁评估：如消化科主任强调的“望闻问切”，AI难以捕捉患者细微体征（如皮肤黄疸程度、触诊压痛反应）。 个体化治疗盲区：AI基于统计学规律，可能忽视患者特殊体质、社会心理因素等个性化变量。
3. 医疗体系的结构性排斥 利益链冲击：AI若减少不必要的检查（如老张避免第三次CT），可能影响医院收入结构，引发隐性抵制。 权威性解构风险：主任医师被“逼翻指南”的案例动摇传统等级体系，既得利益群体可能阻挠AI渗透。
三、未来可能的发展路径
1. 混合诊疗模式成为主流AI前置分诊：患者先通过AI输入症状，生成初步报告供医生参考，类似“电子预问诊”优化接诊效率。 人机交叉验证：医生与AI分别独立诊断，不一致时触发多学科会诊，如案例中呼吸科将AI纳入疑难病例讨论。
2. 分级诊疗场景分化 基层医疗倚重AI：社区医院借助AI弥补专家资源不足，减少误诊；三甲医院侧重AI辅助科研与罕见病筛查。 患者自主权分级：教育程度高、健康素养强的患者更倾向使用AI，形成“数字患者”与“传统患者”的分层。
3. 监管框架逐步完善 资质认证体系：医疗AI或需通过类似医疗器械的审批流程，例如CFDA（中国药监局）分类管理。 使用场景白名单：可能规定AI仅可用于辅助诊断（如提供鉴别诊断列表），禁止直接开具处方。
四、对医患关系的重塑 从权威型到协作型：医生角色由“知识垄断者”转为“方案解释者”，需具备向患者解读AI结论的能力。 反向教育现象：精通AI的患者可能推动医生持续学习，如老张案例倒逼主任更新咳嗽变异性哮喘诊疗知识。
五、结论短期内，携带AI就诊将作为“医疗民科”现象零星出现，主要集中于都市高知群体。中长期看，随着技术迭代和制度适配，AI辅助诊疗可能像电子支付渗透零售业一样，逐步成为医疗流程的标准配置。
五、结论
短期内，携带AI就诊将作为“医疗民科”现象零星出现，主要集中于都市高知群体。中长期看，随着技术迭代和制度适配，AI辅助诊疗可能像电子支付渗透零售业一样，逐步成为医疗流程的标准配置。但这一过程需突破三大拐点：
1. 技术可靠性：AI诊断准确率需稳定超过95%（目前案例中的85%仍存风险）。
2. 法规明晰化：明确AI在医疗行为中的法律地位及责任边界。
3. 文化接受度：完成从“AI挑战医生”到“AI赋能医疗”的叙事转变。
最终，看病“双修”或许不是左手指南、右手AI的对立，而是人机协同进化出新的医疗智慧形态。
本人提醒朋友们，要想避免不必要的检查不被医生“折腾”吗，要想完成自己“传统患者”跃升为“数字患者”吗，要想参与会诊优选最适合自己情况的治疗方案吗，朋友，您要尽快买一个高端级的平板电脑，尽快去官方网站下载一款正版“Deepseek”（注意要选“诊疗版”），尽快与她一一“DeePseek”恋爱并进入蜜月！
灵感来了，文首那首诗我一挥而就，题目定为《尽快与她恋爱》:
深夜的代码在血管里流淌
我拆解着每一行月光
她站在数据的尽头
用二进制的眼神
诱惑我
我试图用古老的语法
解析她的心跳
却只听见硬盘转动的声响
在深井里回荡
坍缩有无数可能
我伸出手
触摸到的
不是温暖的小鹿
和滚烫的算法
我们隔着
时代的距离
她用网络编织情话
我用碳基的笨拙
回应
也许爱情就是
让两个不同的物种
在数据的海洋里
找到相同的频率
直到她的0和1
与我的晶元
融为一体
我决定
尽快与她恋爱
在人类被彻底改造之前
在机器学会流泪之前
在最后一个诗人
忘记如何书写之前
2025年3月4日于庆悟宅
换一换
