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“DeepSeek告訴我得用什么藥……”人工智能生成處方靠譜嗎?

新火種    2025-04-02

隨著人工智能的興起引發醫療行業變革,各地多家醫院引入DeepSeek,并通過本地化部署將其應用于臨床、科研和行政管理等多個場景。與此同時,湖南省醫保局近日印發通知,其中明確規定:“嚴禁接收人工智能等自動生成處方”,引發網絡熱議。

有網友表示,禁止由人工智能開處方是理所應當的事情,醫生需要對患者負責,如果把處方權交給AI,是對患者的不負責。也有人認為,AI可以輔助醫生做出判斷,讓醫生的精力更加集中,與其禁止,不如進一步研究如何利用AI開好處方。

當AI大模型走入各行各業,它在醫療領域的角色該如何定位?

湖南出新規

嚴禁接收人工智能等自動生成處方

近日,湖南省醫療保障局印發《關于進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》(以下簡稱《通知》),《通知》明確規定——

對于互聯網醫院流轉的電子處方,需重點驗證開具處方的醫師是否為湖南省認證的醫保醫師,且處方必須通過省級醫保電子處方中心流轉;

醫生開具處方應與患者或患者家屬進行有效、充分的溝通問診;

嚴禁接收人工智能等自動生成處方。

湖南省胸科醫院副院長何青表示,這一規定實際上是對“依法執業”更嚴謹的考量。處方必須是具有資質的醫生才能開具。AI只能做輔助診斷,最終作出決策和判斷的還是醫生。

我們注意到,《通知》還明確,藥師在接收處方時,需嚴格履行“雙審核”職責:醫療機構藥師完成首次審方后,藥店藥師需二次核查處方的真實性、適宜性及規范性,確保用藥安全。

全國多家醫院接入DeepSeek

輔助醫生診斷

在浙江省中醫院,血液內科副主任吳迪炯給記者演示了接入DeepSeek后的智慧醫療AI助手輔助醫生診斷病例的過程——醫生只要將患者的病歷信息輸入,平臺就會迅速生成一份詳盡的病例分析,并給出后續的治療方案。這期間,醫生可以隨時進行人機交互更新或補充病歷信息,工作效率比原來提高了近一倍。

多位醫生表示,AI助手雖然不能替代醫生決策,但在檢索信息和臨床診療思路上表現出色。作為目前僅面向醫生開放的系統,AI助手主要用于病例輔助分析和病歷文書生成。這一智慧醫療AI助手還能夠融會貫通各個科室的知識信息,給出更全面的診療方案,甚至有時能替代MDT(多學科聯合會診)。

據了解,浙江省中醫院于近日接入DeepSeek并上線智慧醫療AI助手后,已在兒科、婦科、血液科等多個臨床科室的醫療場景進行試用。

浙江省中醫院信息科主任王偉表示,近期醫院計劃將智慧醫療AI助手全面推廣至其他院區,并讓其在病歷內涵質控、AI語音查房、日間手術生成、病歷文書數據提取等多個關鍵場景發揮重要作用。

此外,湖南省胸科醫院利用DeepSeek開發的“醫學科研小助手”智能體上線,首次應用便為胸外科無管化手術的臨床路徑優化提供了精準建議。

DeepSeek給出的“處方”

是否可信?

DeepSeek在醫療領域獲得越發廣泛的應用,“當DeepSeek給出了和主任醫師一樣的診斷,以后是否還有必要去醫院?”近期,這樣的疑問也出現在了醫患對話中。

現在有很多患者拿著DeepSeek看醫生,“DeepSeek告訴我是什么診斷、我得用什么藥,醫生你給我開藥吧”。湖南省人民醫院副院長成偉表示,這成為了現在的“醫患新生態”,但DeepSeek的診斷結果并不準確,只能作為診斷的參考,甚至可能出現一些“AI幻覺”,最終的診斷還是要靠醫生。

基于大模型出具的所謂“處方”到底有多大的可信度?同樣是使用DeepSeek,醫生和患者看到的“處方”是否一樣?

成偉從技術層面給出了解答,AI系統的準確性和可靠性依賴于大量的高質量訓練數據、算法的優化程度以及臨床驗證,在處理復雜病例、結合患者個體差異進行診斷等方面仍有局限性。

在全面性方面,人工智能給出的建議超過人類,但人工智能還需要進行專病訓練。訓練最大的難點在于,需要保證前期訓練的內容是正確的,且需要專業人士操作,這個過程非常耗時。“患者和醫生所用的AI模型不一樣,患者使用的模型數據庫所用到的訓練材料不是專業的,它只能回答一些簡單的診斷問題。”

湖南省胸科醫院副院長何青則認為,醫學不單純是一門“技術活”,醫者的經驗和直覺,以及對患者個體差異甚至顧慮與處境的考慮,都將在治療決策中起著重要作用。

雖然醫生在醫學院里接受同樣的教育,但畢業進入不同的醫院、見到不同的病人后,成長為具有不同專長的醫生。DeepSeek是基于同樣的數據訓練得到的知識庫,它的處理方式相當于是“一個醫生”,但實際上看病需要獲得不同醫生的不同見解。

未來,AI將如何在醫療領域發揮作用?諸多醫務工作者給出了明確的答復:AI是醫生的得力助手。而在更多醫療機構的探索中,DeepSeek也將繼續展現其在未來使用場景中的巨大潛力。

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