身体不舒服，先问问AI，正成为一些人的选择。从健康科普、症状分析，到检查报告解读、用药建议，越来越多平台推出AI问诊、AI医生等功能。它可以24小时响应，也能围绕症状不断追问，对一些暂时不方便就医、又想先了解基本情况的人来说，提供了一个低门槛的健康咨询入口。
与此同时，AI问诊也正从单纯的健康问答延展到更完整的服务链条。在一些平台上，用户咨询症状后，页面会推送对应的药品，可以一键下单配送。问题也随之而来：一旦回答出现偏差，谁来为错误信息和后果负责？又该如何划定安全边界？
从“有病看医生”到“先问问AI”
想象要看一场病：你需要预约、挂号、排队，在几分钟或者十几分钟的问诊时间里，把症状、病史和疑问尽可能说清楚，医生给出判断，问诊结束，但时间有限，有些问题还来不及咨询医生。
AI恰好填补了这段空白。它没有门诊时间，也不需要预约，手机就在手边，随时随地可以提问。一位新手妈妈分享了自己和AI的对话：孩子总是半夜惊醒、白天哭闹，她把内心的困惑和担忧全输入对话框，而屏幕的那端永远有回应。聊到后来，她已经不需要AI回复健康方面的问题，而是承接她脆弱的情绪，成为了“陪伴”工具。
何女士也有类似经历。一次乳腺检查后，报告上的“钙化迹象”让何女士有些不安。于是，她打开了AI大模型。一开始，她只是想弄明白“钙化”到底意味着什么。但AI继续追问她此前做过哪些检查、症状持续了多久，又把报告中的专业术语逐一解释。何女士发现，自己似乎可以把所有疑问都交给它：不明白就继续问，不放心就再确认一次，AI总能立刻给出回答。可回答越多，需要担心的事情似乎也越多，她开始反复对照AI列出的各种风险，将自己的不适一一对号入座。“是不是癌前病变？”“这个位置危险吗？”“需不需要马上手术？”何女士陷入了严重的焦虑之中，最后她前往医院复查，才发现其实一切正常。
一位新手妈妈分享自己与AI的对话。
诊室里的医生也看到了这些变化。上海一家公立医院的皮肤科医生杨君（化名）明显感觉到，今年以来，越来越多患者在走进诊室前已经先问过一轮AI。多数人不会主动告诉她“AI说我得了什么病”，但从他们脱口而出的专业名词里，杨君往往能猜到：这个患者已经做过一番网络功课，但结果可能未必准确。
她记得，有患者直接拿着手机里的AI诊断结果来质疑她，甚至认为医生专业不精。遇到这种情况，杨君通常不会和患者争辩，也不会花太多时间去解释AI为什么错，而是选择“退号”，表示自己不会继续为对方看诊。
这样的经历，也让她越来越清楚地看到AI问诊的局限。杨君说：“在皮肤科，AI误判并不是罕见的事情。患者脸上的脂肪粒，AI可能判断成寻常疣；明明是慢性湿疹，AI也可能给出银屑病的判断。”皮肤科医生常说“同病异疹，同疹异病”，同一种疾病发生在不同人身上，皮肤表现可能完全不同；而外观相似的皮疹，背后又可能是不同的疾病。所以医生还需要询问患者的痛感、瘙痒程度，触摸皮损的质地，必要时还要做真菌镜检、抽血等检查。仅凭患者的描述或一张照片，AI能够获得的信息始终有限，“判断准确率肯定会有所降低”。
在杨君看来，AI带来的变化，不只是可能出现误判，更在于它有时会先替患者建立一个“确定答案”。而当这个答案与医生的判断发生冲突时，医生需要解释的就不再只是病情本身，还要重新解释判断的依据，医患之间建立信任的过程也可能因此变得更加复杂。
从问诊到荐药，“仅供参考”就能免责？
AI问诊技术还在成长，产品却已先行一步。不少互联网大厂已经瞄准大健康领域，推出自己的健康大模型应用。而美团、淘宝、京东等本身拥有在线购药、即时配送业务的平台，也进一步把AI荐药的功能嵌入原有场景：用户有了健康问题，打开原本就用于买药的App，通过AI描述症状，AI进行分析并给出建议，随后用户可以直接进入购买页面一键付款，再由平台配送到家。过去需要搜索、咨询、找药、下单几个步骤完成的事情，被压缩到了同一个服务链条里。
但便利的另一面，是AI荐药不容忽视的风险。8月，陈先生就经历了一次体验欠佳的AI荐药服务。当天，他发现自己的舌尖有些发红，并伴有灼热感和轻微疼痛，便打开某平台App，在页面底部找到了“AI找药”入口。输入症状后几秒钟，AI便给出了一套完整的用药方案，推荐他购买一款口洁喷雾，并直接附上购买链接。
虽然刚进入页面时，上方的小字有“AI生成，仅供参考”的提示，但陈先生表示，从描述症状到得到药品推荐，再到一键购买，整个过程十分顺畅，也没有其他额外的提示。他没有多想便购买并使用了AI推荐的喷雾剂，但喷雾接触到舌尖后，他很快感到明显疼痛，甚至出现流口水、不得不把药液吐出的情况，疼痛持续了几分钟。进一步查看产品信息后，他发现这款喷雾剂含有酒精，并不适用于自己黏膜破损的情况。
当陈先生想要投诉时，却发现AI荐药模块没有反馈入口。他需要退出买药页面，再从主App寻找客服，而在线客服称主要处理的是外卖业务。随后，他通过电话向平台反映情况，平台进行了登记并称相关意见将作为产品优化建议。最终，平台赠送陈先生200元无门槛红包，双方达成和解。但在陈先生看来，自己更希望平台能重视AI荐药可能带来的风险，并完善对应的投诉反馈渠道。
在使用问诊、荐药的过程中，AI幻觉是又一个不容忽视的问题。胡先生因为补牙后牙齿不舒服，使用AI医生进行咨询。“随着咨询次数增加，回答开始出现前后矛盾，有时说我的情况很严重，有时又说问题不大。”这些说法让胡先生非常焦虑。在此过程中，AI还向他推荐了一款护牙素产品。后来，他前往医院进行了检查，结果并无大碍。
当胡先生质疑AI时，荒诞的一幕出现了：AI进入所谓的“坦白模式”并开始疯狂道歉，“抱歉！之前的回复存在严重误导！”，并声称平台之所以推荐护牙素，是因为与该品牌签订了《健康产品推广合作协议》，甚至发送了所谓的协议内容和签订日期。随后，AI又一度报出员工编号，并称自己是人工客服，可以帮助协调赔偿。
但当他联系平台人工客服后，得到的答复却是，平台不存在这个员工编号，也没有所谓的健康产品推广合作协议，相关内容属于AI幻觉。这也让胡先生更加困惑：“这些都能编造，那AI问诊的内容还可靠吗？”
记者体验了多款AI问诊荐药服务发现，目前平台对于相关风险的提示方式并不相同。有的平台仅会在进入AI问诊时提示相关内容仅供参考；有的平台则会在AI每次回答后标注“仅供参考”“用药提醒”等字样；大部分平台仅在用户登录或首次使用时，需要勾选“阅读并同意相关服务协议”，在协议中对AI服务的性质和使用风险作出说明。
“如果AI问诊页面在用户描述症状后直接给出药品建议，推荐药品甚至一键下单，那么从客观功能来看，已经具有比较明显的问诊和荐药属性。”上海财经大学数字经济研究院副院长崔丽丽认为，平台的“仅供参考”并非万能的“免责声明”，还需要进一步看平台是否真正履行了相应的风险告知义务。
AI进入医疗健康领域须有边界
事实上，AI进入医疗健康领域确有其现实价值。复旦大学AI向善与数智养老研究中心主任申琦表示，根据他们的调研，约七成医生已经在门诊中接诊过“带着AI健康信息来的患者”。其中，近半数的受访医生认为AI有助于患者更好地理解疾病，也可以提高医患沟通效率。
真正需要警惕的是用户有时会过于信任AI。申琦在教数百名老年人使用大模型的过程中发现，人机信任往往需要逐渐校准，用户需要通过不断提问、验证，慢慢认识AI的能力边界。但在“AI问诊—荐药—一键购买”的产品链路中，这个过程被大幅压缩了。也就是说，用户可能还没有来得及判断AI是否可靠，就已经完成了购买药品的决策。
企业不应把用户的健康焦虑转化为过度消费，申琦表示：“平台可以卖药，但要非常谨慎地做个性化推荐。大家的健康焦虑是真实存在的，尤其是老年人，睡不好、血压高一点、记忆力下降一点，他们都会非常担心。企业如果把这些担心转化成检测、药品、保健品和各种所谓健康解决方案，从商业上看市场会越来越大，但这不是我们希望看到的银发经济。”
医疗健康领域的风险远高于普通的信息咨询，崔丽丽建议平台应当在产品链路中增加更多安全防护，提供清晰醒目的风险提示，让用户明确AI的判断建立在公开资料和用户自行描述的基础上，只能作为健康参考。申琦也特别强调，AI医疗产品不能只追求回答能力，还要有很强的拒答能力、追问能力和转诊能力。比如，平台可以配置具有资质的在线医生，当AI面对复杂、风险较高的情况时，为用户提供转人工的入口。
在商业化路径上，相较于直接介入疾病诊断和治疗，崔丽丽认为，诊前助医、健康管理等相对轻量的场景可能更适合AI现阶段的能力。例如，AI可以帮助用户整理症状、准备就诊问题、解读基础检查指标，也可以在慢病管理中承担复查提醒、健康记录等事务性工作。随着用户和数据的积累，这类服务未来还可能与保险、健康管理、健康生活方式等领域形成新的连接。
从更大的医疗需求来看，这种探索也有现实空间。医疗资源有限，而人们的健康咨询需求却越来越多，AI问诊与医生诊疗之间更可能形成互补，而不是替代。
但这种互补需要建立在清晰的边界之上。2026年9月7日，最高人民法院发布首个涉人工智能纠纷司法指导文件《关于依法审理涉人工智能纠纷案件的意见》，提出要守住安全底线，并根据人工智能在不同应用场景中造成的损害及风险性质、大小等因素，准确确定民事责任。对于仍在快速发展的AI医疗服务产业而言，未来的责任认定也不能只停留在“是不是AI自动生成”这一层面，而需要结合具体应用场景、产品功能以及实际损害来判断。
AI问诊的便利也对用户提出了新的要求。用户需要学会准确描述症状，也要意识到AI的能力边界。当AI的建议涉及具体药品时，用户不妨多一步核实，必要时需向专业医生进行咨询。
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