DeepSeek看中医:开的药方有哪些隐忧?

2025-03-17 02:25:13 · chineseheadlinenews.com · 来源: BBC

在生活分享平台“小红书”上,有关“DeepSeek看中医”的笔记多达4万条。

妙妙妈妈今年34岁,在广州生活。她的女儿在去年感染支原体肺炎,身体变得脆弱,严重时每个星期都发高烧,又患上过敏性鼻炎。这个快四岁的孩子,经常往返在医院病室间———直到DeepSeek“火了”。

连续15天,妙妙妈妈让DeepSeek诊断女儿的症状,调理体质,“稍微有一点着凉,或者大便有点拉稀,我都会问”。她再按照推荐的药配给女儿吃,这半个月,她看着女儿身体一点点好起来,“我觉得它很厉害、很对症”。

今年1月,中国AI聊天机器人DeepSeek(深度求索)面世。它研发成本低,但能力能与ChatGPT匹敌。这个国产聊天机器人成功,让民间卷进一股AI热。人们发掘它的便利与娱乐:有人拿到辅导情绪、处理工作,更有人向它“问诊”、“求药方”。

在生活分享平台“小红书”上,有关“DeepSeek看中医”的笔记多达4万条。有人留言说,自己老婆咳了一个多月,中西医都没看好,但吃过四次DeepSeek推荐的药就好了,形容那是“真正老百姓的福音”。用户们跃跃欲试。

卓健(化名)是一名香港注册中医生。在他看来,当人们寻求医疗咨询,一问一答的AI确实比起普通搜索引擎少杂讯,“以前不舒服去Google查,它什么(症状)都会说是癌症嘛。”然而他强调,中医辩证需要“望闻问切”,聊天机械人极其量只能作一个辅助的作用。

他说,聊天机械人可能会断错症、开错药,“但那都不是它的问题,是病人的问题”。最后说到底,更关乎人们如何定位中医的问题。

在香港,人们都说看中医是讲“人夹人”(看缘份)。

“我只看效果”

妙妙妈妈没用过任何AI工具,直到在“小红书”上看到有人用DeepSeek算命,觉得“很有意思、想娱乐一下”。她跟风下载,输入八字生辰,没想到自己的人生大事都被算出来,“我觉得好神奇呀”。

后来她见人问药方,就把自己当小白鼠,给DeepSeek分析自己的体质,觉得对症后再把女儿的情况放上去。深度思考(R1)模式的DeepSeek花了53秒,给她开出了中成药,妙妙妈妈按自己的经验调整后实践。

她详细记录女儿的变化:服药的第二天,手心热的女儿温度回复正常,大便变得畅通;第三天,食欲增强;第七天,肤色亮起来了,“不像之前一脸黄气”。她感到很兴奋。

可是在评论区中,反对声音陆续出现。有人批评她太轻率:“胆子上天了,AI离替代中医大夫还差十万八千里”;也有人说方子“治标不治本”。妙妙妈妈回复:“我只看效果。”

事实上,用聊天机器人看病不是新鲜事。在ChatGPT问世之后,国外不少人向它寻求医疗建议,而无论病人或医生,给出的评价都相当正面。

在国外社交论坛Reddit上的医疗看板“r/AskDocs”,不同医生会线上回答用户问题。2023年,刊登在美国医学会杂志子刊(JAMAInternalMedicine)的一项研究,研究人员随机在版面抽出195个问答,把问题抛给ChatGPT回答,再邀请数位来自儿科、老年病学和内科等医生专家盲评两个答案。

结果显示,专家认为ChatGPT给出的诊断更高质,而在同理心的部份,得分是真人医生的9.8倍。2024年,德国一个医生团队也作出类似的研究。参与盲测的病人同样认为,GhatGPT的回应更有同理心和更有用。团队结论,GhatGPT在回答时,用了较易理解的语言,亦有提供标准化信息。

来自湖南的袁莉有两个孩子,她也觉得AI分析“挺靠谱的”。“这边的医生时间很紧,问诊的时间只有那么多,你可能还来不及想问题就得走了。”在大陆看西医,一般会做血常规等检验。但袁莉说,即使孩子的指标出现不正常,医生也不会详细解释。

以前,她会去百度逐项搜,“这项偏高代表什么,那项偏低又代表什么”。一天,她把检验单发给DeepSeek,对方马上给她分析下诊断,还推荐用药。“我还能够看到它的思维过程,真的很像有一个拥有非常专业知识的人在解答我疑惑。”

袁莉不得由衷赞叹:“DeepSeek真的很强”。

中医辩证有四个维度:“望闻问切”:“望”是看气色、舌头的颜色、形状和特症。

只能“问”,无法“望闻切”

人们没有被医生解决的焦虑,在机器人的耐心下抚平。但是关键问题是,西医强调病理,中医讲阴阳、重经验——ChatGP在西医应用成功,DeepSeek能否在中医上复制?

北京中医药大学中医内科研究生、大陆注册中医生“花猫”觉得,“比较难。”大语言模型(LLM)主要透过投喂大量资料来进化。“花猫”解释,西医依赖统一的指标、数据整合来断症,要训练它,就像是一个“啃指导的过程”,但中医不是这样。

中医流派多样。“花猫”说,中医很多概念都是通过历史演变,各流派没有统一,“对于同样一个信息,大家理解维度不一样,思路也不一样。”换句话说,当AI要代入中医诊断,因为有很多进路参考,得出来治疗方案未必一致。

在香港,人们说看中医是讲“人夹人”(看缘份)。袁莉还有另外一个说法,是看这人“服不服医生”——服的话一看就好;不服的话怎么看都不好。所以比起西医精准下症,她总觉得中医“有点玄学”。

澳门科技大学中医药学院前院长周华向BBC中文说,中医辩证有四个维度:“望闻问切”。“望”是看气色、舌头的颜色、形状和特症;“闻”既是嗅气味也是听声音;“问”则是问感受细节;“切”就是把脉,拿捏人体内的阴阳气血的状态。

周华说,每个步骤都是中医辩证重要参数,但DeepSeek目前只能“问”——这也是它的第二个侷限。AI只能靠病人给它提供的资讯(prompt)断症,倘若资讯有所缺失,效果也会天差地别。

二月初,在北京学习的“花猫”因为工作去到江苏南通,期间水土不服一直拉肚子。他忽发奇想就来试验下DeepSeek,“你给他的信息越多,你能具象的话,越能看到你这个人”。

这位中医生的思路是这样的:先告诉个人信息,包括生活的地方和现在位置,让AI结合地域思考,然后先讲主症“肚子痛”、报备这几天干了什么,再来说明次要的症状;最后请AI用“伤寒论”辩证系统分析。花猫说,完整写下来“大概有几百字吧”。

最后,他在DeepSeek推荐的用药上改动剂量,感想是:“喝完确实很舒服”。

中医生“花猫”直言,只要量不多,处方药不仅在药店抓得到,而且上网也能买。

自行抓药的风险

然而,大众未必像“花猫”一样会写、了解药性,更不知当中隐含的风险。深圳一个医生在小红书发文,说看诊时有病人带着DeepSeek开的药方来。他回家后反问DeepSeek:“我作为医生该怎么办?”

周华说,中医常用药主要有600多种,其中约100种为“药食同源”——比如淮山、枸杞子,它是药材也是食材;这些料一般都在街市买得到。但像是麻黄、附子等药性较强的中药,则需要执业中医生开出处方和中药师审方,才能买到。

换句话说,有医生、药师守着监管的最后一道门。但“花猫”直言,只要量不多,药不仅在药店抓得到,而且上网也能买,“只是你不能确定药的质量怎么样。”周华也坦言,不排除有商家为赚钱违规,但他强调,业者有责任遵守医生的守则。

吃中药中毒的事件屡有发生。在香港,自2008年到2021年的13年间,怀疑服用中药或中成药中毒的个案超过4900宗。在研究团队回顾的500个案中,有近三成服用“乌头碱”中毒的,均是没有咨询中医生自行用药。

现时在中国,只有执业医生和部份专科护士能开出处方。根据中国现行《医疗器材监督管理条例》等法律,AI也未被确认为法律主体,即发生事故也不用承担医疗责任。今年2月,湖南省医疗保障局发布《通知》,明确规定网络医院禁用AI生成处方。

目前法律缺席,要避免AI医疗的带来风险,研发者和使用者有自己的法门。

澳门科技大学创新工程学院工程教授韩子天(左)与中医药学院院长周华(右)

澳门科技大学创新工程学院工程教授韩子天和团队用了两年时间研发“中医药机器人”,目前做到“望、问、切”和冲泡:机器人如自动贩卖机,上面装了摄像头、脉诊仪。使用者先拍照、把脉,再填好一系列问症选择题后,机器人就会推荐药方,即接冲泡出来。

韩子天介绍,机器最多能备1300个药方,主要用于调理、针对亚健康和治未病(预防)。团队目标将诊断和冲泡自动一体化,推广到医院药店及覆盖偏远地区。

在设计时为了安全考量,他们先给药方定下三个“边界”:最重要的一点,是目前用的都是食品级的“药食同源”。“严格来说它是食品,算是一些补充食品、健康食品,”韩子天说。

二是选用的方剂多出自中医经典名方,并先经过资深中医生研判;三是机器内置的AI是根据北京中医药大学教授王琦的“中医体质分类判定标准”来设定问题,判别使用者体质。

目前,机器已经落地在广州及中山两家医院;因为法规不同,机器尚未应用到澳门本地。值得注意的是,韩子天强调根据法律,只有专业医生才配有处方权,所以机器落地拿的是食品经营许可证,亦不能使用“诊断”、“疗诊”、“医药”等的字眼——现时机器人名称为“AI养生机器人”,机器作的是“养生咨询”。

对于聊天机器人的使用,韩子天也留意到,当问题超出训练数据时,AI经常会出现“幻觉”,给出虚假资讯。他认为,如果大众要用AI看中医,在请求药物推荐时可以加上限定词,比如限定在药食同源,“至少安全一点”。

机器人如自动贩卖机,上面装了摄像头、脉诊仪。使用者先拍照、把脉,再需填好一系列问症选择题。

妙妙妈妈也有同样想法。毕竟是给幼儿调理,她让AI推荐的主要都是中成药,自己还会先用过,“我觉得中成药是由千古名方演化而来,安全度会高一些。”

不过据花猫观察,DeepSeek目前开的方子还算是保守安全,“它开的药无非的那几种,如果你看多了,就发现它的思路还是很机械的。”

“你要是怕冷,它可能大概就用附子、桂枝、生姜,要是脾胃不好就白术、茯苓、人参。”“花猫”说,它一般都是在常见的名方上修改,药方没见用上毒药,剂量也算安全,就算喝多了,“最多也就是上上火”。

至于会否造成长远伤害的问题,“花猫”觉得人会有自控能力,“吃的这个玩意不舒服,一般自己就会停(药)了。”但如果有人真的把它当作权威而吃错了,也只能怪自己:“怎么能相信一个机器呢?”花猫说。

根据中国现行法律,AI尚未被确认为法律主体,即发生事故也不用承担医疗责任。

人工智能辅助中医

记者曾经测试DeepSeek,要它根据给的症状开出中药方剂。

DeepSeek在回答开首有作风险提示,说以下方剂强调仅供参考,“建议先到中医诊所把脉确认体质后再使用”。当被追问药方是否有风险,它回应:“虽然此方剂是针对你的症状设计,但仍建议在中医生指导下使用”。

卓健觉得,中药一向给人温和不伤身的印象,也正是因为这种错觉,人们轻视了中药的危险性。“大家经常觉得是无副作用、是天然的,所以大家会很容易去买一些自己煲来吃,很多时候都煲出事。”

在他看来,人们用DeepSeek开方饮用的趋势,如果换个概念看,其实就像以前电视节目或报纸教煲“保健汤方”——开方者未必十分了解清楚大众体质,大众也不确定药方是否适合自己。他说,如今聊天机器人的出现,只是令过去的现象和风险更普遍。

不过换到医疗应用层面,AI目前已被广泛应用。

周华说,AI和中医结合的第一个阶段是“辅助”。他提到,去年由中医药广东省实验室建设的“横琴大模型”已进入珠海医院风湿科以及乳腺肿瘤科,在诊室与医生共诊、同步收集信息,实现“人机协同诊疗”。他认为,未来AI将能实现单独看诊,“但要等到法规方面同意”。

今年的中国“两会”,也有全国政协委员关注相关问题。四川大学华西医院教授甘华田建议,应该加快AI医疗立法进程,先后建立分级责任制,明确医疗机构、医生病人和AI生产商的责任,并设立AI医疗监管评估制度和制定技术标准等。

在香港,今年3月开始,医管局亦在六间医院试行用生成式人工智能(GenAI),协助医生读取病人资料和纪录,并撰写医疗报告。行政总裁高拔升强调,GenAI只是“辅助工具”,医生最后要作修改及签名核实,并需对报告负责。

因为女儿身体好起来,妙妙妈妈已经没有再靠DeepSeek开方。整个体验下来,她觉得DeepSeek虽然厉害,但还是有不足地方。

妙妙妈妈提到自己长期有上火便秘的问题,吃过DeepSeek开的药,没有大的副作用,但是效果也不明显,她觉得AI的判断还比不上那些“很厉害很专业”的医生,“我觉得还是要结合的。”


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