夜雨聆风
在遇到第 N 个用 AI 质疑诊疗价格的患者后，三甲医院口腔科的林林觉得自己真没招儿了，「XX（某通用 AI）说，根管治疗只需要 200 元。
「说实话，我的内心毫无波澜，甚至想让他直接去找 XX（该通用 AI）治吧。」
因 AI 导致的投诉
正在临床逐渐变多
前不久，林林还吃到了一记因 AI 造成的投诉。一位中年男患者因右下智齿反复脓肿就诊。
考虑到病灶重叠且极易伤及下颌神经管，林林出于专业判断开具了 139 元的口腔 CT。不料下午就接到了投诉。
患者转身把症状输入给 AI，大模型言之凿凿地裁决：「初诊全景片最实惠，开 CT 属于过度治疗，不仅贵还多吃辐射。」
拿着这段 AI 给出的医疗建议，患者点名要求和林林本人当面「辩论」。
「不是纯投诉，是要求辩论。其实他也不愤怒，就是摆出一副姿态要求我本人对他解释。但我解释了，他也听不懂。」
林林觉得，自己每天都在「大战 AI」，被迫陷入向大模型自证清白的荒诞戏码。
图源：图虫创意
而这样的事情，早已不是孤例。
王鹏是北方某市三甲医院的心内科副主任医师，最近也经历了一场啼笑皆非的投诉。
一位 62 岁的女性患者，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，患者家属同意了，手术也很成功。
过来几个月，家属又来了，因为术后有一些副作用问题。这位患者的家属向 AI 询问「心绞痛能不能药物治疗」。
AI 写出了很多药物治疗方案，但并没有首先推荐手术。家属因此产生质疑，「AI 说了吃药就行，为什么非要放支架？」
是 AI 做错了吗？
恰恰相反，是 AI 做得还不够多
作为 AI 行业的从业者，丁湖觉得，现在我们面临的很多情况，并不是因为 AI 普及而出现的。即便是今天，仍有很多患者拿着搜索引擎的结果去质疑医生开具的处方，「XX（某知名搜索引擎）说，不是这样！」
对很多人来说，搜索引擎和 AI，其实没什么分别。
「不能对大众过分苛责，毕竟术业各有专攻。」医学内容的输出门槛本就极高，把专业的临床术语，转化为普通人能看懂、又不失严谨的科普语言，本身就是一门需要学习的专业学科。
市面上主流的通用型 AI，主打通俗易懂、普适性强，为了方便大众理解，往往会刻意简化条件、删减限定要素，必然牺牲一部分临床严谨性。
真正深耕医疗领域的专业医学 AI，界面、术语、逻辑都偏向临床，普通患者又看不懂、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经常在临床遇到一些高血压患者或患者家属，喜欢用 AI 查询用药知识，AI 为了简化表述，常会笼统写「某某降压药适合高血压人群服用」，省略血压分级、肝肾功能、联用禁忌等关键限定条件。
而这些信息往往三人成虎，直接就变了味。
王皓就遇到过一些老年患者质疑「为何不给我开某款药，给其他病友就能开」，「殊不知这个老爷子自己，同时患有痛风、肾功能偏弱，恰恰就不能用这款药。」
此外，对于一些非常个性化的健康问题，即便是再专业的 AI 也很难给出完美的答案。
泌尿外科医生张婷的很多有肾结石患者，喜欢询问自己平时哪些不能吃，「也有直接拿 AI 的回答，找我问对不对的。但这种饮食方面本身就没有定论，有的人能吃炸鸡，有的人就是吃不了，很难给出确定的回答。」
「所以我一般会说它们说的都有道理，但核心还是多喝水。」
AI 时代
医患沟通的方式该更新了
不管怎么说，AI 的普及已是大势所趋。
据 AMA 2026 年医师开展的 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，也需要顺势做出改变。
首先，医生不必回避 AI，反而要主动点明 AI 的局限性。
心内科医生张雅在接诊时遇到拿 AI 结论提出质疑的患者，经常会直接请对方查验内容出处。「其实多较真几次，患者自己就意识到 AI 回答并非完全可信。」张雅觉得，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 AI。
在内分泌科医生陈晨看来，患者愿意主动用 AI 了解健康知识，本身是一件好事，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」，未来医生总要逐渐习惯的。
注：文中出现的林林、王鹏、丁湖、王皓、张婷均系化名。
