診室中出現了“第三個聲音”：它不是醫生，也不是家屬，卻可能影響患者對病情的理解、對治療方案的期待，以及對醫生判斷的接受程度。它，就是無孔不入的人工智能（AI）。AI，改變了健康信息的呈現方式，甚至改變了醫患之間的關系。那么：

AI生成的健康信息是否已經進入門診溝通？

醫生對患者使用AI查詢健康信息的態度與顧慮是什么？

中老年居民目前獲取健康信息的主要路徑有哪些？

當AI建議與醫生判斷不一致時，醫患雙方應如何處理？

醫患雙方如何定位AI在未來醫療診治與健康管理中的角色？

復旦大學AI向善與數智養老研究中心、復旦大學附屬華山醫院全科醫學科和上觀智庫聯合進行了一次調研，采用雙端問卷設計，一端面向醫生，另一端面向中老年居民。

醫生端共回收75份有效樣本，樣本以基層醫療場景為主：93.33%來自社區衛生服務中心，74.67%為全科或家庭醫生，主治醫師與副主任醫師占比較高。

中老年居民端共回收143份有效樣本，55—74歲占83.21%，男女比例接近1:1，高中/中專/職高及以下學歷占71.33%，退休人員占比較高。

問卷內容通過醫生端與居民端對照，識別AI在疾病共識、診治預期落差和可轉化為醫患溝通策略的機會點。今天先推出醫生篇。

當患者把AI建議帶入診療溝通時，醫生面對的不只是醫學問題，也包括患者已經形成的信息預期、情緒焦慮和解釋需求。此時，醫生的應對方式至關重要。

調研發現：AI并未讓醫生退場，反而放大了醫生的解釋權。

約七成醫生遇到患者先問診AI

調查發現，患者使用AI查詢健康信息并非罕見現象。36%的醫生表示每月會有2—4次遇到患者使用AI查詢健康信息，10.67%的醫生每周會接診2—3人次，24%的醫生每周接診使用AI者超過4人次。

換言之，約七成醫生已經以不同頻率在門診中接診“帶著AI健康信息來的患者”。AI不再只是患者的私人搜索行為，而是正在改變門診現場醫患溝通的起點。這一現象提示我們：未來的醫患溝通并不是“醫生—患者”的單線結構，而是正在形成“醫生—患者—AI”共同決策的三角關系。

不過，接受訪談的醫生也表示，中老年居民會通過微信、百度搜索或AI了解癥狀、養生知識和就醫建議，但在涉及診斷、用藥、治療方案和風險判斷時，仍傾向于在醫生、家人或熟人網絡中進一步求證。

圖1 醫生接診中遇到患者使用AI查詢健康信息的頻率（醫生端，n=75）

超過一半的醫生不排斥患者使用AI

當被問及如何看待患者使用AI查詢健康信息時，65.33% 的醫生選擇“中立”，18.66%表示支持，16%表示不支持。這說明：醫生端并沒有呈現出對AI的強烈排斥，但也沒有形成全面擁抱AI的態度，而是更多表現出一種專業審慎。

由于本次醫生端樣本以多家社區衛生服務中心的全科醫生和家庭醫生為主，他們日常面對的多是首診咨詢、慢病管理、家庭醫生簽約和社區健康教育等場景，患者帶來的AI健康信息往往不限于一個疾病信息問題，可能牽涉病情理解、用藥行為、復診安排和家屬溝通等諸多問題。

因此，醫生并非反對患者主動獲取健康信息，而是在AI建議的準確性、適用性、責任邊界和患者理解能力尚未充分明確之前，不愿輕易給出簡單支持。

圖2 醫生對患者使用AI查詢健康信息的總體態度（醫生端，n=75）

醫生擔心AI增加誤解、焦慮和解釋負擔

數據顯示，56%的醫生認為AI有助于患者更好理解疾病，41.33%認為AI有助于提高醫患溝通效率。但73.33% 的醫生擔心AI可能增加患者對疾病診治的誤解或焦慮，70.67%擔心AI可能傳播不準確信息，54.67% 認為AI會增加醫生解釋負擔。

一位社區全科醫生提到，部分患者在就診前使用AI查詢癥狀后，確實“能把自己的問題說得更清楚”，也更愿意主動詢問疾病原因和注意事項；但問題在于，AI回答往往把一般性健康知識表達得很完整，患者容易把它理解為針對自己的診療建議。

另一位醫生則談到，AI有時可以幫助患者提前了解疾病，但如果回答中出現“需要盡快處理”等表述，患者反而會更加緊張，到門診后需要醫生花更多時間解釋“為什么這個判斷不一定適用于你”。

也就是說，受訪醫生并非在“支持AI”與“反對AI”之間簡單二選一，而是同時看到了它的兩面：一方面，AI確實可能降低健康信息理解門檻，讓患者更愿意了解疾病、整理問題并參與溝通；另一方面，AI也可能把不完整、非個體化的信息包裝成看似確定的建議，放大患者焦慮，并增加醫生在門診中的解釋、澄清和風險校準負擔。

圖3 醫生認為AI健康信息對診療的主要影響（多選，醫生端，n=75）

醫生最擔心“看起來對，但不適用于這個人”

醫生對當前AI健康建議風險的判斷中，“缺乏個體化”位居首位，占81.33%。這一發現非常關鍵。醫生最擔心的并不只是AI給出錯誤答案，而是AI答案表面上符合一般健康知識，卻忽略了患者的年齡、基礎病、用藥史、檢查結果、病程變化和家庭照護條件。換言之，AI健康建議的核心風險不是簡單的真假問題，而是“泛化正確”與“個體適用”之間的錯位。

圖4 醫生認為當前AI健康建議的主要風險（多選，醫生端，n=75）

這一點也解釋了為什么醫生對AI健康建議會保持中立審慎。醫療判斷的難點往往不在于說出一般原則，而在于判斷原則能否適用于此時此地的具體患者。

AI可以快速提供知識解釋，卻未必能理解患者的完整處境。如果患者把一般建議誤認為個體化診療方案，就可能出現過度信任AI、對接診醫生產生不信任，甚至自行改變治療行為。

面對AI與醫生判斷不一致，多數醫生選擇解釋、對照和協商

當患者帶來的AI診療建議與醫生判斷不一致時，48%的醫生選擇“結合AI內容與患者進一步討論”，20%選擇“詳細解釋差異原因”，直接否定AI內容的比例僅為2.67%。這表明，醫生并不傾向于把AI直接排除出診室，而是更愿意把AI內容納入解釋過程。醫生的角色正在從單純“給出結論”擴展為“解釋差異”“整合信息”和“設定邊界”。

從醫生端看，他們關注的重點是，AI建議是否準確？是否適用于患者本人？是否可能引發誤解、焦慮或不當用藥？也就是說，醫生面對AI時首先看到的是風險，AI健康信息可以作為參考，但不能脫離患者的年齡、病史、用藥、檢查結果和現實處境被直接采納。

【AI向善與健康老齡化聯合研究小組】

本研究由復旦大學老齡研究院、復旦大學銀齡未來教育部哲學社會科學實驗室、復旦大學AI向善與數智養老研究中心、復旦大學附屬華山醫院全科醫學科共同發起。

作者：鄒欣悅、朱俞霏、蔡耀輝、齊惠奴、張涵予、顧潔

指導老師：申琦、黃延焱

原標題：《信醫生，還是信AI?七成醫生遇到患者使用AI，不排斥，但要設定邊界》