患者拿 AI 质疑诊疗，医生被迫与算法‘辩论’

在遭遇第 N 位手持 AI 结论质疑收费的患者后，某三甲医院口腔科的林林感到十分无奈，「XX（某通用 AI）声称，根管治疗仅需 200 元。

「讲真，我内心毫无波动，甚至想让他直接去找 XX（该通用 AI）进行治疗。」

由 AI 引发的医疗投诉

近期在临床中愈发常见

不久前，林林就遭遇了一起因 AI 导致的投诉。一位中年男性患者因右下智齿反复脓肿前来就诊。

鉴于病灶重叠且极易损伤下颌神经管，林林基于专业判断开具了价值 139 元的口腔 CT。没想到下午便接到了投诉电话。

患者转头将症状输入 AI，大模型信誓旦旦地判定：「初诊全景片最为经济，开具 CT 属于过度医疗，既昂贵又增加辐射风险。」

拿着这段 AI 提供的医疗建议，患者明确要求与林林本人当面进行「辩论」。

「并非单纯的投诉，而是要求辩论。其实他并不愤怒，只是摆出姿态要求我亲自解释。但我解释了，他依然无法理解。」

林林认为，自己每天都在「对抗 AI」，被迫陷入向大模型自证清白的荒诞剧情中。

图源：图虫创意

此类事件，早已不是个案。

王鹏是北方某市三甲医院心内科的副主任医师，最近也经历了一场令人啼笑皆非的投诉风波。

一位 62 岁女性患者因不稳定型心绞痛入院，造影显示血管狭窄 70%，王鹏建议植入支架，家属表示同意，手术十分成功。

数月后，家属再次前来，因术后出现一些副作用。该患者家属向 AI 咨询「心绞痛能否仅靠药物治疗」。

AI 列出了多种药物治疗方案，却未优先推荐手术。家属因此产生质疑，「AI 都说吃药就行，为何非要放支架？」

是 AI 出错了吗？

恰恰相反，是 AI 做得还不够深入

作为 AI 行业从业者，丁湖认为，当前面临的诸多困境，并非单纯因 AI 普及所致。即便在今天，仍有许多患者拿着搜索引擎的结果去质疑医生处方，「XX（某知名搜索引擎）说，不是这样！」

对许多人而言，搜索引擎与 AI 并无本质区别。

「不能对大众过分苛责，毕竟术业有专攻。」医学内容的输出门槛极高，将专业临床术语转化为普通人易懂且不失严谨的科普语言，本身就是一门需要钻研的学科。

市面上主流的通用型 AI，主打通俗易懂、普适性强，为便于大众理解，往往刻意简化条件、删减限定要素，必然牺牲部分临床严谨性。

而真正深耕医疗领域的专业医学 AI，界面、术语及逻辑均偏向临床，普通患者既看不懂也用不来。

偏偏日常使用频率最高的，正是被弱化的通用 AI。

图源：图虫创意

慢性病医院的内科医生王皓常在临床遇到高血压患者或家属，喜欢用 AI 查询用药知识。AI 为简化表述，常笼统写道「某某降压药适合高血压人群」，省略了血压分级、肝肾功能、联用禁忌等关键限定条件。

这些信息往往三人成虎，直接变了味。

王皓曾遇到一些老年患者质疑「为何不给我开某款药，给其他病友就能开」，「殊不知这位老爷子本身同时患有痛风、肾功能偏弱，恰恰不能用这款药。」

此外，针对一些高度个性化的健康问题，即便是再专业的 AI 也难以给出完美答案。

泌尿外科医生张婷遇到的许多肾结石患者，喜欢询问平时饮食禁忌，「也有直接拿 AI 的回答来问我是否正确的。但饮食方面本身就没有定论，有人能吃炸鸡，有人就是不能，很难给出确切答复。」

「所以我通常会说它们说的都有道理，但核心还是多喝水。」

AI 时代

医患沟通模式亟需更新

无论怎样，AI 的普及已成大势所趋。

据 AMA 2026 年医师 AI 使用调研显示，81% 的医生已在日常工作中应用 AI，较 2023 年 38% 的使用率实现翻倍增长。另有 30% 的医生预估，自己接诊的患者中，至少半数都会借助 AI 查询健康相关信息。

面对这一现状，医患沟通的思路与方式，也需顺势调整。

首先，医生不必回避 AI，反而应主动阐明其局限性。

心内科医生张雅在接诊遇到拿 AI 结论质疑的患者时，常会直接请对方查验内容出处。「其实多较真几次，患者自己就会意识到 AI 回答并非完全可信。」张雅认为，大家都说明白点，能减少不少沟通矛盾。

其次，堵不如疏，不如直接教患者如何使用 AI。

在内分泌科医生陈晨看来，患者愿意主动利用 AI 了解健康知识，本身是好事，尤其对慢病管理而言，科普宣教本就是诊疗的重要一环。与其否定 AI，不如引导大家用好这件工具。

「我们科主任就很喜欢在患者交流群里教患者怎么查 AI，有时候还让研究生去群里多交流，锻炼沟通能力。」

从传统的「权威发布者」逐渐转向「共同决策者」，未来医生终需习惯这一转变。

注：文中出现的林林、王鹏、丁湖、王皓、张婷均系化名。