近期，AI 的话题热度居高不下，尤其是国产大模型 DeepSeek 在医疗领域的应用，引发了广泛关注。湖南省人民医院成功完成 DeepSeek 的本地化部署，并实现与医院 OA 系统的深度融合；成都市中西医结合医院也将 DeepSeek-R1:32b 模型接入临床诊疗和日常管理多个环节，使其成为 “全科助理医师”；四川省人民医院全面部署 DeepSeek 大模型，绵阳游仙区乡镇卫生院甚至在 3 月 1 日接入 “满血版 DeepSeek”，成为全省首个试点区县。截至今年 2 月，包括恒瑞医药、复星医药、医渡科技在内的 27 家上市医药企业宣布接入 DeepSeek，涉及药物研发、诊疗辅助、内部效率优化等多个领域。一时间，似乎 AI 医疗时代已全面来临。

然而，在这股热潮之下，我们必须保持冷静的思考。以金女士母亲的经历为例，老人因咨询了 DeepSeek，自认为大概率是痛风，便不愿去医院就诊。但 DeepSeek 给出的结论包括拇外翻、痛风性关节炎、骨关节炎、创伤或劳损等 7 种可能。最终家人 “架着” 老人去医院，经化验确诊为痛风，虽然是 DeepSeek 判断结果中的一种，但这一过程凸显出仅依靠 AI 判断的局限性。

从技术层面来看，DeepSeek 虽有其优势，它作为一种高阶推理模式，可通过多步骤逻辑分析、上下文关联和知识整合生成更全面的结构化回答。但与其他大语言模型一样，它存在一定的 “AI 幻觉率”。最新测试结果显示，DeepSeek-R1 的 “幻觉率” 高达 14.3%，显著高于行业平均水平。这意味着它可能会 “一本正经地胡说八道”，给出错误的信息。比如在搜索论文时，它呈现出的内容看似真实，实际去查杂志却发现论文并不存在；对实验室检查结果的分析，也可能出现完全相反的情况。

在临床诊断方面，医生们目前仅将 DeepSeek 视作更高级的辅助诊断工具。上海市第六人民医院金山分院心内科主任、主任医师潘晔生表示，当临床判断和 DeepSeek 给出的答案有冲突时，最终做判断的还是医生。因为医生需要看它给出内容的引经据典依据是否权威、是否最新。若投喂的都是多年前的旧数据，其可靠性就大打折扣。而且，一名合格的临床医生，需经过本科 5 年、硕士 3 年打底的学习，还有实习、规培等过程，积累大量经验后才能独当一面。而 DeepSeek 目前只是对疾病管中窥豹的工具，无法替代医生全面、综合地诊断病情。

从疾病治疗角度，以中医为例，上海市普陀区中医医院主任医师章谙鸣指出，中医是经验学科，目前中国中医要和现代医学相结合。在 DeepSeek 输入症状，开出的方子大概率是中医大学教科书上的，单纯依靠输入症状就开方子，无疑是儿戏。在医院实际治疗中，像金女士母亲这样的患者，若有高血压、高血糖、高脂血症、尿酸等基础病，医生还需做血检，查看有无痛风石形成，从而进行止痛、降尿酸以及饮食调整等综合治疗，这远非 DeepSeek 能简单完成的。

从政策法规层面，2 月 20 日，湖南省医保局发文严禁定点药店接收人工智能生成的处方。这也从侧面反映出，目前 AI 医疗在准确性、规范性等方面还存在诸多问题，尚未达到可以完全信赖并替代传统医疗诊断的程度。

虽然 DeepSeek 等 AI 工具在医疗领域的应用，为患者提供了便捷、低成本的咨询渠道，在一定程度上缓解患者焦虑，减轻基层医生负担，特别是在基层医疗资源不足的当下，其作用不可忽视；在帮助医生理清诊疗思路，尤其是针对罕见病等疑难杂症方面，也能提供一定参考。但它的局限性决定了，在现阶段，有病还是得去医院看。患者不能因为有了 DeepSeek 就忽视了专业医生的诊断和治疗，医院的全面检查、医生丰富的临床经验以及综合判断能力，依旧是保障健康、准确治疗疾病的关键所在。