聲明：本文轉載自大健康派

近日，DeepSeek快速在醫療領域落地，已接入國內近百家醫院。隨之而來，DeepSeek"問診"的相關話題也沖上熱門。有患者拿著AI診斷結果和處方去醫院開藥，拿DeepSeek質疑醫生的治療方案，有醫學博主自嘲"天塌了"，醫生群體迎來新的職業挑戰。

與此同時，湖南省醫保局于近日發布了《關于進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》，其中要求，互聯網醫院須按規定接入省醫保電子處方中心并進行電子處方流轉，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。此前國家已出臺《互聯網診療監管細則（試行）》，明確規定處方應由接診醫師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。一系列政策為AI在醫療領域的應用設下一道安全屏障。

但據外媒報道，日前，美國眾議員David Schweikert提出了一項法案--《2025 年健康技術法案》（HR 238），將更新《聯邦食品、藥品和化妝品法案》，并將從業者的定義擴展至包括人工智能和機器學習技術。該法案于上個月首次在國會提出，目前已提交給眾議院能源與商業委員會。外媒評論稱，此舉或將改變醫療實踐。

根據該法案，如果"經相關國家授權并批準，并得到FDA的批準、許可或授權，以及出于其他目的"，人工智能將能夠開具處方。

法案文本非常簡短，沒有說明AI可能開具哪些藥物，也沒有說明可能納入范圍的適應癥或臨床環境。

值得一提的是，Schweikert 曾于2023年1月就提出過類似法案，但該法案未能進入委員會審議階段。即使在法案中加入了相關注意事項，此舉還是遭到了質疑，大多數醫生認為，當前，離證明AI能否可靠地決定藥物對病人安全有效，還有很長的路要走。盡管如此，該法案的目的顯然是為未來打下基礎。

在國內，不少專家也強調重視AI在醫療領域落地應用的相關問題，AI開具處方時機未到。

據封面新聞報道，廣東"珠江學者"特聘教授、南方醫院健康管理中心主任劉莉判斷，經過訓練優化的醫療AI，目前的水平已經可以介于住院醫師和主治醫師之間，尚達不到中級職稱的診斷水平。

華東理工大學計算機技術研究所所長阮彤日前在CHIMA撰文指出，目前以DeepSeek為代表的大模型依然存在一些問題，例如缺乏精準性、難以計算復雜邏輯、以及一些通用問題，包括上下文理解不足、幻覺問題、缺乏知識等，影響臨床決策的可信度。

清華大學自動化系生命基礎模型實驗室主任助理 閭海榮博士呼吁，理性看待DeepSeek對醫療大模型的促進作用，他認為，醫療AI需要更強的專業性、可解釋性與安全性，并且大模型需要從"實驗室"走向"臨床實踐"，這涉及醫院數據標準化、模型監管、醫生信任度等多個現實挑戰。

2月13日，首位AI兒科醫生已經在北京兒童醫院正式"上崗"，與人類醫生共同參與會診，得到廣泛關注。除了醫院運營管理、電子病歷、醫學科普、教學科研等領域，AI在診斷環節的應用也必將快速推進。但行業認為，目前AI還遠遠達不到安全可靠的程度，釋放創新潛力的同時，需將患者生命安全和醫療質量放在首位，通過建立標準化與數據共享機制，優化AI監管體系、推進AI醫療試點等措施，穩步推進AI在醫療領域安全可靠應用。

本網站內所有資訊及素材僅供學習與科普。如圖片和素材版權擁有者發現自己作品被侵權，請及時向深藍醫療提出權利通知，深藍醫療在收到相關通知后，24小時內移除相關涉嫌侵權的內容。