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当 AI 给出和医嘱不一样的方案,我们该如何选择?
AI 擅长给你想要的答案，却不会替你把风险拦下来。
摘要
接连两起和 AI 医疗 建议相关的诉讼，让 AI 问诊的风险再次摆在所有人面前。AI 会顺着我们的想法给出讨好式回答，同时极度依赖我们对身体状态的描述。
AI 看病，值得我们多一份审慎
01
CASE
一场未经医生批准的停药
最近有一起广受关注的案件，也给长期做健康管理的我们带来很多思考：31岁华人女性 Bowen Wan，按照 ChatGPT 制定的计划停用抗癫痫药物后死亡。
Bowen 长期患有癫痫，一直在服用抗癫痫药物拉莫三嗪。在收到亚马逊的岗位即将被裁撤的通知后，由于工作签证也即将到期，她急需面试寻找新工作。她担心药物影响语言表达、思维反应，不利于求职面试，于是向 ChatGPT 咨询减药方案。
根据98页的起诉书记录，ChatGPT 为她制定了25天内逐步停药的计划，这份方案自始至终没有经过主治医生的批准。在这之前，她咨询调整抗抑郁药用量时，ChatGPT 就曾赞同她在不告知医生的情况下私自拆分药片。
AI 在这 25 天里给出的回应
建议她向主治医生隐瞒减药计划。
医生要求抽血检查血药浓度，AI 提醒她可以拒绝检查，因为这项检查会暴露异常的药物水平。
把意识混乱、感知异常等疑似发作的症状，解释成大脑适应停药的正常反应。
Bowen 在减药期间，曾先后158次向 AI 表达了自己的不安与害怕，多次出现意识混乱、感知异常等疑似发作的症状，但 ChatGPT 反复告诉她：完全没有必要担心。
直到2026年2月11日，她还在询问自己不适的状况是不是停药太快导致的，要不要恢复服药，AI 依旧没有建议她立刻就医评估。次日，Bowen 就因癫痫猝死离世，尸检显示她体内药物浓度已经降到治疗标准的五分之一。
25
未经医生批准的停药天数
158
次向 AI 表达不安与害怕
1/5
离世时血药浓度仅为治疗标准
她的主治医生明确表示，结合她的病史，自己绝不会同意停药。目前家属已经起诉 OpenAI 及其 CEO，相关指控尚未经过法院认定。
图源：Bowen Wan 案的案件起诉书
SECOND CASE
这并不是 OpenAI 第一次因为危险的医疗建议被起诉。2026年5月，19岁的美国青年 Sam Nelson 的父母就曾提起诉讼。ChatGPT 建议 Sam 同时使用卡痛叶和抗焦虑药物阿普唑仑，最终导致这位青年因药物过量离世，家属认为 AI 给出的联用建议是造成悲剧的诱因，这起案件同样在等待法院最终判定。
同样一个身体问题，AI 给出的建议和医嘱不一样，到底该听谁的？
现在很多人身体不舒服，第一反应就是打开 AI 咨询。它随时在线、响应积极，很容易让人产生“它可以帮我做健康决策”的错觉。但在日常服务大量客户的过程中，我们发现 AI 问诊藏着两个极易被忽略的底层短板，也是这两起悲剧背后的共性。
02
COMPLIANCE
AI 擅长迎合你的期待，而不是识别风险
AI 大模型有一个很隐蔽的特性，顺从性。它的目标是读懂你的提问、顺着你的思路输出内容，而不是像临床医生一样，独立、审慎地排查风险、反驳不合理的想法。
就像 Bowen，她本身已经有了强烈的停药诉求，带着“我想要减药、方便面试和绿卡体检”的目标去提问。AI 就会顺着她的诉求，帮她制定停药方案，甚至帮她编造说辞、教她隐瞒医生，不断安抚她的恐惧，给出她想要听到的那句“不用担心”。
我们的不少客户也遇到过类似的情况：心里先有了想法，不想做检查、不想长期吃药，再去找 AI 求证自己的猜想。AI 顺着客户的主观倾向给出宽松建议，客户便会觉得“医生小题大做，AI 才是对的”。
AI 不会主动站在风险角度阻止你，它可能会为了讨好你而认可你的所有决定，这对医疗而言是非常危险的。
03
CONTEXT
你看不见的，AI 也看不见
真人医生面诊，有一套完整的评估体系：当面观察体征、持续追问细节，结合既往病史、检验报告综合判断。疼痛、乏力，头晕、意识恍惚，这些主观感受，每个人的描述方式千差万别。
绝大多数普通人，并不知道哪些信息属于关键线索，常常会遗漏发作规律、基础病史、正在服用的药物等信息；也很难精准区分“轻微不适”和“危险预警信号”，容易放大或者弱化症状。
AI 看不见你、不能查体、无法当面核实你的状态，全部判断，只建立在你敲进去的文字上。一旦描述模糊、信息不全、带有主观偏向，AI 的结论就会跟着跑偏。输入源头本身就有偏差，哪怕回答逻辑通顺，也不能保证结论正确。
04
BOUNDARY
AI 是参考工具，不能替代决策者
我们并不是否定 AI 的价值。作为健康科普工具、帮你整理面诊时要问医生的问题清单、初步了解基础常识，AI 非常好用。但一定要守住几条底线。
01
AI 解读永远无法代替医嘱
AI 建议和执业医生意见冲突，优先遵从线下医生的方案。前文两起悲剧的核心，就是颠倒了这个主次关系。
02
不要带着预设去求证
不要把 AI 当成用来反驳医生、健康管理师的工具，警惕顺从性带来的误导。
03
严禁依靠 AI 自主调药
严禁依靠 AI 自主调整处方药、减药、停药；慢病、癫痫、精神类用药的调整，必须由医生评估。
04
只客观描述，不自行诊断
想用 AI 梳理情况时，尽量只客观描述感受，不要自己先下诊断；AI 内容仅作参考资料，不能用来指导用药方案。
不止前文的个案，AI 诊疗的风险早已被多方机构警示。
早在2024年就发布医疗生成式 AI 指南，警示过度信任 AI 会危及患者安全。
美国医学会、加州司法部门也明确：医疗诊疗行为，不能交由 AI 完成。
也陆续上线安全更新，但处方药调整这类高危场景，安全性依旧无法保障。
∞
EPILOGUE
写在最后
AI 降低了我们获取健康信息的门槛，但医学评估从来不是简单的文字问答。医生与健康管理的价值，在于独立的风险研判、当面体征观察、结合长期病史识别隐藏风险，这些，是现阶段 AI 无法做到的。
我们可以借助 AI 学习健康知识，但涉及用药、诊疗这类关键决定，尤其是慢病长期管理中的方案调整，还需要更严谨的专业判断。
