现在能让一名医生当场破防的终极杀招，或许不是患者说不清，而是患者带着豆包进诊室，试图让医生来说清。

总之就是，你怎么证明你比AI强？

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以下是本期视频脚本：

现在能让一名医生当场破防的终极杀招，或许不是患者说不清，而是患者带着豆包进诊室，试图让医生来说清。

患者走进来，第一件事不是讲述病情，而是掏出手机，打开豆包，让医生“审批”自己跟AI的聊天记录。

说自己已经查过了，豆包说得了间质性肺炎，需要吃左氧氟沙星。

医生还没开口，患者已经打开了豆包语音对话，把手机怼到医生脸前——"来，你跟它说。”

就这一通操作，瞬间能把熬了十几年，受过各种高强度训练的主治医生，给整得没了脾气。

先要掰扯AI哪里诊断错了，再得解释为什么不能乱吃药，最后还要耐着性子安抚：“要相信医生肯定比AI懂看病。”

然而患者坐在对面，眉头紧锁，眼神疑惑，紧接张嘴"可是豆包说……"“但我问了deepseek……”。

总之就是，你怎么证明你比AI强？

当越来越多的人开始把AI当成“线上神医”，集体“云看病”时，很少有人知道，你无比信任的AI们，大概率都在用一本正经的胡说八道，把你往沟里带。

为啥大家宁愿相信AI，也不愿信医生？

除了咨询AI大多免费之外，最大的原因，就是现在的看病体验太差了。

全国正高级医师仅占医师总数的5.8%（主任医师），专家号往往“一号难求”。

而医生的培养周期又极为漫长。

一名正高医师需要20年的成长，而加速的老龄化又激化了供需矛盾。

三级医院平均门诊问诊时间只有4.6分钟。

你早上6点起床挂号，排队3小时，好不容易轮到你，医生三句话打发：“哪里不舒服？先去拍个片。下一个。”

日均看诊数十人，忙碌的医生们没时间对急于了解病情的患者详细解释。

沟通时间不足，让患者觉得自己一肚子疑问没解开，钱没少花，病也没看明白。

而AI则“完美”解决了这样的信息差痛点：它24小时在线，随叫随到，不用排队；它有问必答，耐心到离谱；它还能把晦涩的医学术语翻译成大白话，给你解读得明明白白。

甚至比你对象还会共情。

你说“我头疼得要死”，医生只会面无表情地说：“先去做个头部CT。”而AI会立马回复“我太理解你的痛苦了，这真的太难受了”。

这种体验上的降维打击，让无数人倒向了AI的怀抱。

但他们不知道，AI的这份“善解人意”，恰恰是它最致命的毒药。

AI之所以总能说到你的心坎里，因为从它被设计出来的第一天起，目标就不是“说真话”，而是“让你满意”。

大模型根本不懂什么是医学，虽然它确实能搜索海量的资料，但本质上它也只是一个“文字接龙大师”。

根据你说的话，预测下一个最可能出现的字，用看似最合理的答案，凑成一句通顺的话。

只是有时候，合理答案与正确答案往往重合度极高而已。

AI的KPI，不是准确率，而是用户满意度与留存率。

它要的，只是让你觉得"这个回答真贴心"，而不是让你觉得“问啥都说不知道，那我去问别的AI了。”

所以当遇到不确定的问题，AI也只会一本正经地胡说八道，这也正是大家所说的“AI幻觉”。

先全部答应，再拍胸脯保证，错了就直接滑跪。

但这事儿放到看病上，可就有出人命的概率了。

那误诊了能告吗？

答案是：几乎告不赢。

因为AI连承担责任的法律主体资格都没有。

眼下的相关法规，管的也是医院里的AI，而你手机里胡说八道的AI，可没人来管。

诚然，AI并非一无是处。

它可以帮你整理症状、写就诊话术、解读体检报告，但它绝对不能替代医生。

医生的望闻问切，临床经验，都是大数据算法永远无法掌握的变量因素。

你可以让AI帮你查资料，但必须谨慎让它给你开药方。

即使误打误撞开对药品了，AI也难以根据病情帮患者准确把控用法用量。

因为它的设计逻辑是“让对话继续”，而不是“让疾病被治愈”，只是用户一厢情愿地认为，它仿佛无所不能。

如果你还在犹豫是否要继续使用AI来诊断病情，我直接给你一个最直白、最扎心、最真实、最不绕弯子的回答：“不行。”

AI不会坐被告席，而你只有一个身体。

THE END

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