莫让AI给医患沟通出难题

幽灵尸魂

“上午看了30个号，25个病人是带着AI结论来的。”一名三甲医院的医生无奈地说。据报道，患者带着AI的诊断结果找医生看病愈发常见，数千万用户在各类通用大模型咨询病症。不少患者因此质疑医生，“为什么你和AI说的不一样？”“AI建议我做的检查，为啥你没开？”“AI说我这可能是罕见病，到底是不是？”……
传统看病的过程，是医生与患者的双向沟通。患者向医生讲述症状，医生结合患者症状和化验数据、凭借经验与专业研判给出诊疗方案。可以说，医患双方的有效沟通和彼此信任，一向是诊疗的基础。当越来越多患者先通过AI看病问诊，甚至把AI给出的治疗方案奉为圭臬，就可能对医生不同的诊断结果提出疑问，进而怀疑医生的诊断水平。于医生而言，不仅要判断患者病情、制定治疗方案，还被迫沦为大模型的“自证员”，既提升沟通成本，也降低诊疗效率。
“AI先看病、医生后诊断”日渐成为门诊常态，无疑是门诊医生需要面对的新课题。随着AI不断迭代升级，AI能提供的医疗服务会越来越全面，不仅能给予专业领域的介绍和分析，还能为用户提供高度的情绪价值，并且这种交互极其便捷。与此同时，尽管AI给医疗行业带来了冲击和改变，但大多数医生的工作模式、职责内容尚未变化，依旧坚守传统的临床诊疗、医患沟通模式。患者带着AI结论看医生所带来的挑战，本质上是AI医疗大众化、普遍化与传统诊疗模式之间的矛盾。
AI介入医疗领域，其实并非坏事。AI成为部分患者的“医疗顾问”，如果应用得当，就是给医生添帮手。患者通过AI提前获得相关疾病知识，能减少医生解释基础概念的工作量，让医患沟通时更聚焦病情。有医生就称，AI可以替代医生做一些重复性工作，甚至可以提供诊疗思路、帮医生规避盲区。
值得警惕的，是部分患者对AI过度信任，导致医患之间产生“沟通危机”。医疗不是简单的数据匹配，诊疗的核心始终是人与人的交互，医生丰富的临床经验和精准判断是AI无法代替的。AI诊疗只是基于概率预测的“数字诊断”，既没有实际感知，也不可能有实操经验，还容易产生幻觉。如果患者迷信AI答案，不仅会产生不知道听谁的困惑，还可能延误治疗时机。
AI介入医疗、辅助大众就医是大势所趋。应该思考的是，如何通过优化大模型，减少AI幻觉，让AI为更多患者提供有效服务；如何让患者正确看待AI“医术”，不要陷入“AI替代医生”的误区；如何让医生找到新的功能定位，让AI看病给医生带来更多便利，而非沟通成本。只有适应AI的发展，找到新的医患相处模式，才能让科技赋能医疗，实现更好的人机协同，而不是加剧医患隔阂与沟通危机。