■ 海南日报全媒体记者 王子豪

　　“我把体检报告发给AI，它说我这个指标异常，有恶性病变风险，愁得我饭都吃不下。可换了另一个软件，它又说是普通炎症……”近日，在琼海市人民医院的门诊走廊里，31岁的白领张先生攥着手机，向接诊医生展示着满屏的AI对话截图。

　　身体不舒服，先打开手机问AI；拿到体检报告第一时间拍照上传，让大模型“翻译”上下起伏的指标箭头；医生开完处方，还要把药盒拍给AI“复核”一遍副作用……如今，随着生成式人工智能技术的普及，以及海南本土医疗AI助手“椰晓医”的上线，借助AI获取健康参考信息，正悄然成为不少本地群众的新习惯。

　　然而，当“遇事不决问AI”从生活日常延伸至医疗健康领域：有人借助AI提示留意到隐匿的重症信号，及时就医；也有人因轻信AI的片面推断而擅自服药、停药，最终延误急重症救治。当AI生成的参考意见被带进诊室，大众该如何理性看待AI健康咨询？AI健康咨询相关的法律与安全边界又在哪里？

　　AI健康咨询靠谱吗？

　　有人靠它捕捉重症线索，有人因它耽误治疗

　　“之前拿到体检报告，看到几个指标飘红就自己吓自己。这次接连收到两份结论反差很大的AI解读后，我又试着用AI逐条拆解指标含义，焦虑感缓解了不少。”琼海市民张先生的感受，代表了当下不少年轻群体的心态。

　　记者走访发现，热衷于使用AI查询健康信息的群体主要集中在中青年、高学历人群；与此同时，不少患有慢性病的老年人也在子女的协助下开始接触AI。查症状、读报告、了解用药常识，是群众使用AI健康咨询的高频场景。

　　不可否认，AI大模型储备海量医学文本知识，在特定场景下能够充当“健康哨兵”，给出提示信息。

　　在琼海市人民医院心内科副主任医师高金伟的门诊里，曾有一位中年男性患者令他印象深刻。该患者长期抽烟，近期频繁感到咽喉部不适，起初以为是慢性咽炎，含服润喉片却不见好转。抱着试一试的心态，患者将症状输入AI查询，“不典型心肌缺血有时会表现为咽喉紧缩感，建议排查冠心病”。AI这句提醒，促使他来到医院进一步检查。造影结果令所有人倒吸一口凉气——冠状动脉已呈重度狭窄，植入心脏支架后，困扰他多时的“咽炎”终于消失。需要明确的是，AI只是提示了一种可能性，真正挽救患者的，是他看到提示后主动前往医院完善检查。

　　然而，AI健康咨询的另一面风险同样触目惊心——将大模型给出的可能性推测当成确诊结论、处置方案，据此自行买药或停药，极易酿成临床悲剧。

　　在琼海市人民医院眼科副主任医师李秋慧的诊室里，因盲信AI结论延误救治的案例令人揪心。一名老年患者出现看远模糊、眼胀眼酸等不适，其子女把症状输入AI工具后，AI推测“大概率是白内障叠加用眼过度导致的视疲劳”。家属便自行购买眼药水给老人滴用，直到老人视力急剧下降才来就医。

　　“检查发现，老人患上的根本不是单纯的白内障，而是慢性青光眼，且已发展到中晚期，视神经大部分已经萎缩。萎缩的视神经不可再生，已经丢失的视力无法挽回，后续治疗只能尽力保住剩余视功能，控制病情进展。”李秋慧还提到，部分出现红眼、异物感的患者听信AI判断，当成普通结膜炎治疗，拖延至视物模糊才来医院，最终被确诊为虹膜睫状体炎，险些诱发青光眼等严重并发症。

　　眼下，面对市面上五花八门的通用大模型，不少本地群众也开始在“海易办”平台尝试使用本土医疗AI助手“椰晓医”。

　　“不少通用大模型缺少医疗场景约束，输出时常放大风险、罗列各类罕见病症；对比来看，‘椰晓医’依托海南本地健康数据体系，服务更有边界。”海口市民林女士前不久做了飞秒近视手术，近期出现眼睛干痒不适。她通过“椰晓医”咨询时发现，系统不仅为她建立了个人健康档案，还会在对话中完善她的手术史，“它没有盲目给我下结论，而是详细分析了术后干眼的诱因、护眼习惯，并列出了哪些预警信号出现时必须去医院复查，这种有边界感的定制化服务让我放心很多。”

　　医患沟通新考题

　　AI参考意见、医生诊断不一，听谁的？

　　当患者带着AI生成的健康解读走进诊室，医患沟通也迎来新的考题。

　　“现在门诊里，拿着大模型聊天记录逐条向医生核对，甚至拿着AI给出的可能性推断质疑医生处方的患者并不少见。”李秋慧坦言，部分患者就诊前通过AI自查，带着先入为主的判断坐进诊室，无形中增加了纠正认知偏差的沟通成本。

　　为什么通用大模型面对真实病例时容易给出误导性参考？在临床医生看来，AI健康咨询最大的“硬伤”不在于“知道得少”，而在于“看不见、摸不着”。

　　“AI能处理的是‘患者口述出来的症状’，而临床医学面对的是‘长在患者身上的病’。”高金伟一针见血地指出，视诊、触诊、叩诊、听诊是医生绕过患者主观叙述，直接获取客观体征的重要途径。当AI根据片面甚至失真的主观描述做概率推演时，极易在相似症状的鉴别诊断中“失之毫厘，谬以千里”。

　　面对笃信AI结论的患者，临床医生的共识是“先共情接纳，再专业拆解”。“我们不会一上来就否定AI，而是先把对话从‘谁对谁错’的对抗，拉回到‘如何共同解决问题’的合作框架里。”李秋慧表示，自己一般会先肯定患者对健康的重视，再结合客观检查证据，逐条帮患者分析AI回答中哪些信息具备参考价值、哪些存在逻辑漏洞，引导患者走出算法搭建的“认知茧房”。

　　划定AI健康咨询边界

　　当好“健康参谋”，而非替代医师诊断处置

　　一边是群众日益高涨的数字健康需求，另一边是医疗安全不容触碰的红线，AI健康咨询的边界该如何界定？

　　“必须明确一个核心前提：线上医疗不等于无监管医疗，AI不具备执业医师资质，更不具备处方权。”海南省三医大数据中心主任陈光焰认为，从监管层面看，AI输出的健康相关内容有着严格的属性区分：如果只是提供通用健康科普、饮食运动建议或就医流程指引，属于健康咨询范畴，平台应按要求醒目标注“AI生成”；一旦针对患者具体症状、病史和报告生成疾病判断与处置方案，这类内容如果没有执业医师审核确认，就存在触碰医疗监管红线的风险。

　　根据国家及海南省互联网诊疗监管规定，互联网首诊禁止线上开展，AI辅助诊疗产品只能作为执业医师的辅助参考工具，最终的诊断结论与处方必须由注册执业医师审核、签名确认并承担法律责任。需要厘清的是，这条监管规则约束的是互联网诊疗活动，并不等同于禁止AI提供健康咨询服务。正因如此，在医疗数字化转型中，业内始终强调将面向患者的AI健康工具、面向医生的AI辅诊系统在权限、风险管控上严格区分。“我们现阶段更倡导AI做医生的‘副驾驶’，而不是替代医生面对患者做出判断。”陈光焰表示，省卫健委打造本土AI平台“椰晓医”，正是为了在安全合规的围栏内满足群众健康信息需求。

　　陈光焰介绍，不同于市面上数据来源驳杂的通用大模型，“椰晓医”深度贯通海南省“三医联动”数据平台，其医学知识库严格依托人民卫生出版社知识库、权威临床指南、国家药典及核心期刊构建，并经医学专家团队审核校验。在患者端，“椰晓医”严守不直接下诊断、不开处方的底线，聚焦提供健康档案管理、报告通俗解读、智能导诊及家庭医生签约服务；而在医生端，则通过打通基层卫生信息系统打造“家医助手”和智能辅助诊断系统，助力基层医生提升诊疗规范度。

　　“结合《海南省推动‘人工智能+’行动方案（2026—2028年）》部署，下一步我们将持续强化模型输出管控与风险提示，压实平台主体责任，同时加快基层智能辅助诊断、医学影像质控与合理用药系统落地，让AI在三医协同中真正发挥赋能作用。”陈光焰说。