“天都塌了！病人查 DeepSeek 后质疑我的治疗方案，气得我自己又查了一遍指南，才发现指南更新了……”2 月 22 日，广东医学博主 “孤芳自赏” 的一则网帖，如同一颗石子投入舆论的湖面，激起千层浪，迅速在网络上引发了广泛关注与热烈讨论。截至 23 日 14 时，该帖点赞量飙升至 15.2 万，评论近 3 万条，收藏也多达 1.1 万 。

博主 “孤芳自赏” 在随后发布的视频中透露，自己的治疗方案遭到了患者基于 DeepSeek 查询结果的质疑。而当记者深入评论区，发现众多有医疗从业经验的网友纷纷现身说法，分享类似经历。网友 “会隐身的大娃” 就留言道：“昨天出门诊，给患者解释完后，他给我看 DeepSeek 查的结果，和我说的一样，患者还夸我专业负责。” 同时还半开玩笑地感慨 “感觉离下岗的时间不远了” 。

23 日，记者联系到发帖博主 “孤芳自赏”。他表示，患者在使用 DeepSeek 查询后，就相关治疗方案提出了疑问，并与他进行了咨询。他也承认，DeepSeek 给出的诊断结果是正确的，只是由于地方医院部分药物短缺，使用了替换药，目前已向患者解释清楚。

博主 “孤芳自赏” 在日常诊疗过程中，依据自己的专业知识和过往经验，为患者制定了一套治疗方案。然而，患者在就诊结束后，通过 DeepSeek 对自己的病情和相应治疗方案进行了查询。这一查，患者发现 DeepSeek 给出的方案与医生所开的存在差异，于是，带着满心的疑惑和担忧，患者再次找到 “孤芳自赏”，对治疗方案提出了质疑 。

“孤芳自赏” 起初有些生气，毕竟自己多年的从医经验和专业判断竟被一个人工智能工具质疑。但出于对患者负责的态度，他还是决定再次仔细查阅医学指南。这一查，让他大为惊讶，原来医学指南已经更新，而 DeepSeek 给出的方案正是基于更新的指南内容。他这才意识到，是自己没有及时跟上指南的更新步伐，患者依据 DeepSeek 的质疑是有道理的 。

“孤芳自赏” 不禁感慨，在这个信息飞速发展的时代，知识更新换代的速度太快了。作为医生，必须时刻保持学习的状态，不断更新自己的知识储备，否则很容易就会落后于时代的步伐。

这并非个例，在社交平台上，不少医生博主都分享了类似的经历 。2 月 16 日，博主 “幻空 °” 发帖称，上班时遭遇病人拿出 DeepSeek 的诊断方案，直接找他开药的情况 。23 日，记者联系上 “幻空 °”，他姓孙，是深圳某医院医生。孙医生回忆，2 月 16 日，他在门诊坐诊时，一个患者拿着 DeepSeek 给出的处方建议要求开药。他仔细查看处方单，发现主要是治疗灰指甲的药。经过核查，孙医生表示，从治疗灰指甲来说，DeepSeek 给出的处方是靠谱的，关键在于诊断环节。他更终给患者开了药，晚上回家后，出于好奇和谨慎，他还专门问了 DeepSeek，遇上患者带着 DeepSeek 的诊断方案要求直接开药该怎么办 。“作为全科医生，面对患者携带非医疗机构 (如 DeepSeek) 推荐的药物来就诊的情况，应遵循以下步骤确保患者安全和医疗合规性。”DeepSeek 给出了 7 点建议，孙医生看完后评价道，“DeepSeek 说得还算合理，更主要是要和患者沟通，告知用药风险。”

在这场关于 AI 医疗工具的讨论中，医生们的看法各不相同。一些医生认可 DeepSeek 等 AI 工具在提供信息参考、辅助诊断等方面的作用。他们表示，在日常工作中，AI 工具可以帮助他们快速获取大量的医学知识和病例信息，为诊断和治疗提供参考 。比如在面对一些罕见病或复杂病例时，AI 工具能够在短时间内搜索到全球范围内的相关研究和治疗经验，拓宽医生的思路。

但也有医生强调，AI 工具虽然强大，但不能完全替代医生的临床经验和专业判断。每一位患者都是独特的个体，病情可能受到遗传、生活习惯、心理状态等多种因素的影响。在诊断和治疗过程中，医生需要与患者进行面对面的交流，观察患者的症状、表情和反应，通过触诊、听诊等方式进行全面的身体检查，这些都是 AI 工具目前无法做到的 。

专家们也指出，AI 在医疗领域的应用确实具有巨大的潜力，可以提高医疗效率、降低误诊率，但在短期内，AI 无法完全替代医生。一方面，医疗是一个高度复杂且充满不确定性的领域，涉及到生命健康，任何一个细微的判断失误都可能导致严重的后果。AI 虽然可以处理大量的数据和信息，但在面对复杂的病情和患者个体差异时，还缺乏足够的灵活性和适应性 。另一方面，治疗方案的制定不仅仅是基于医学知识和诊断结果，还需要考虑患者的意愿、经济状况、社会背景等多方面因素。医生在与患者沟通交流的过程中，能够更好地理解患者的需求和担忧，从而制定出更加人性化、个性化的治疗方案 。

如今，AI 技术正以前所未有的速度融入医疗领域，为医疗行业带来了诸多变革与创新。DeepSeek 作为一款先进的 AI 工具，已在多家医院完成本地化部署，其应用场景广泛且深入 。

在诊断环节，DeepSeek 能够快速分析患者的病历、症状、检查结果等多源数据，为医生提供诊断建议和治疗方案参考。例如，在面对一位肺部疾病患者时，医生将患者的 X 光片、CT 影像以及病史等信息输入 DeepSeek，它可以通过对这些数据的深度学习和分析，快速判断肺部病变的性质，如是否为炎症、肿瘤等，并给出相应的诊断概率和可能的治疗方向，辅助医生做出更准确的诊断 。

在治疗方案制定方面，DeepSeek 能依据患者的个体情况，结合大量的医学文献和临床案例，为医生提供全面且详细的诊疗建议。对于癌症患者，它可以综合考虑癌症的类型、分期、患者的身体状况等因素，推荐合适的治疗手段，如手术、化疗、放疗的组合方案，还能提供每种方案的优缺点、可能出现的并发症及应对措施等信息 。

病历书写是医疗工作中一项重要且繁琐的任务，DeepSeek 在这方面也发挥了重要作用。医生只需输入患者的关键信息，它就能自动生成规范、完整的病历，包括入院记录、病程记录、出院小结等。这不仅大大节省了医生的时间和精力，还提高了病历的准确性和规范性，减少了因人为疏忽导致的错误 。

此外，DeepSeek 还能协助医院进行管理工作，如分析患者流量、床位使用率等，帮助医院提前做好资源调配，优化患者就诊流程，减少患者等待时间，提升就诊体验 。

AI 在医疗领域的应用虽然取得了显著进展，但也面临着诸多挑战 。数据隐私保护是一个关键问题。医疗数据包含患者大量敏感信息，如病历、基因数据等，一旦泄露，将对患者的隐私和安全造成严重威胁 。因此，需要加强技术手段，如加密技术、访问控制等，来保障数据的安全性，同时完善相关法律法规，明确数据使用的规范和责任 。

技术标准化也是 AI 医疗发展中需要解决的问题。目前，不同的 AI 医疗产品和系统在数据格式、接口标准等方面存在差异，这给数据的共享和系统的集成带来了困难，影响了 AI 技术在医疗领域的广泛应用和协同发展 。

伦理问题同样不容忽视。当 AI 系统给出的诊断结果与医生的判断不一致时，该如何决策？责任该如何界定？这些问题都需要深入思考和探讨 。比如在一些复杂病例中，AI 可能给出与医生经验判断不同的治疗建议，此时医生需要综合考虑各种因素，做出更终决策 。而且，AI 系统的决策过程往往缺乏透明性，医生和患者难以理解其诊断逻辑，这可能会影响患者对 AI 诊断结果的信任，进而影响治疗效果 。

尽管面临挑战，AI 医疗的未来发展前景依然广阔 。在提升医疗效率方面，AI 将发挥更大的作用。通过自动化的诊断流程和智能辅助工具，医生可以更快地处理患者的病情，减少等待时间，提高医疗服务的及时性 。在医学影像诊断中，AI 可以快速分析大量的影像数据，帮助医生在短时间内发现病变，为患者争取宝贵的治疗时间 。

AI 还有助于扩大医疗资源的覆盖范围。借助远程医疗技术和 AI 诊断工具，偏远地区的患者也能够享受到优质的医疗服务，减少医疗资源分布不均带来的影响 。通过智能穿戴设备和移动医疗应用，患者可以实时监测自己的健康状况，并将数据传输给医生进行分析，实现远程健康管理和疾病预防 。

随着技术的不断进步，AI 有望在个性化医疗、药物研发等领域取得更大突破。在个性化医疗方面，AI 可以根据患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息，为患者制定更加精准、个性化的治疗方案，提高治疗效果 。在药物研发中，AI 能够通过对大量药物分子和疾病靶点的分析，加速药物研发的进程，降低研发成本，提高新药上市的成功率 。