31. 看病（AGI 版） · AGI 时代高性价比人生指南

这一节讲在 AI 进入医院和手机之后，普通人怎么看病更省钱、少走弯路、不被坑。原书讲过的分级诊疗、病历留存、医保报销基本流程，全部照旧，本节不重写。第 4 章已经写过的几条也不再重复：急症直接打 120 不问 AI、别按 AI 的建议停药换药、用 AI 读体检报告只让它解释不让它下结论、乳腺和眼底等 AI 筛查怎么对待、别买"AI 体检"套餐，见第 4 章第 1、2、3、7 到 10、26 条。口径以钱和时间为主，几条关于误诊和过度治疗的是寿命。

AGI 时代这一节最大的变化是：医学知识变便宜了，对你负责的人没有变便宜。模型在考题上已经能胜过多数医生，但在真实的普通人手里，它的帮助远小于考分；而处方权、签字权和赔偿责任，法律仍然只给执业医师和医疗机构。所以本节的逻辑是：用 AI 把信息整理好、把费用看清楚、把规则弄明白，然后把判断交给一个能负责的真人。收益栏的数字来自 2022 到 2026 年的随机试验、队列研究和官方文件，涉及用药和治疗的条目只呈现证据与风险，本书不构成医疗建议。

1. 别指望自己问 AI 就能判断得了什么病：普通人用 AI 自诊，准确率不比不用高

成本：不花钱。改的只是用 AI 的方式。
说人话：牛津大学的研究者让近 1,300 名普通英国人随机分组，面对 10 个医疗情景，一组用大模型帮忙，一组用自己平时的办法。大模型自己答题时，九成五能说对是什么病；可普通人用同一个模型，只有不到三成五能说对，该不该去医院只有不到四成四判断对，和没用 AI 的那组没有差别。问题不在模型不懂，在于人不知道该告诉它什么、也听不出它哪句最要紧。所以 AI 是整理信息的工具，不是你的分诊台。
收益：Bean 等 2026 年发表于 Nature Medicine 的预注册随机研究：1,298 名参与者，10 个医疗情景，随机分配使用大模型（GPT-4o、Llama 3、Command R+）或自选信息来源（对照）。模型单独作答时识别相关疾病 94.9%、处置决策（去不去医院、去哪里）平均 56.3%；参与者使用同样模型时识别相关疾病不到 34.5%、处置正确不到 44.2%，均不优于对照组。医学知识基准测试与模拟患者测试都不能预测这种人机交互中的失败。
证据等级：A。2026 年预注册随机研究，样本大、结论明确；局限是用的是虚构情景，模型版本早于 2026 年的前沿模型。
情景：全情景。模型再强，"普通人会不会问、听不听得懂"这个瓶颈变化得慢。
来源：Bean AM 等 (2026). Reliability of LLMs as medical assistants for the general public: a randomized preregistered study. Nature Medicine. <https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y>
备注：更好的用法见第 12 条：让 AI 帮你把症状的时间线、在吃的药、既往病史整理成一页纸带给医生，并列出要问医生的问题。什么时候失效：未来如果出现经过真人用户随机试验证明有效的 AI 分诊产品，并获得药监部门批准，可以按它的说明使用；在那之前，急症照第 4 章第 1 条和第 20 章第 1 条办。本书不构成医疗建议。

2. 换一家医院看病，先问能不能认上一家的检查结果，别重复拍片抽血

成本：不花钱。带上之前的报告、胶片或者电子影像的调阅码，开口问一句。
说人话：国家卫健委等七部门 2024 年底发文，要求到 2025 年底各地市内医院之间互认的检查检验项目超过 200 项，所有二级以上公立医院能跨机构调阅检查结果；到 2027 年底省内超过 300 项、全国基本互通。换医院时一张 CT 几百元，一套血液检查几百元，能认就不用再做。AI 在这里的作用是帮你把一沓报告按时间和项目整理好，方便医生快速判断能不能用。
收益：国家卫生健康委、国家发展改革委、财政部、国家医保局、国家中医药局、国家疾控局、中央军委后勤保障部卫生局《关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的指导意见》（2024 年 11 月发布）：到 2025 年底，紧密型医联体内医疗机构间全部项目互认，各地市域内医疗机构间互认项目超过 200 项；到 2027 年底，各省域内互认项目超过 300 项；2025 年底前所有二级及以上公立医院实现检查检验结果跨机构调阅，20 个省份实现跨省调阅；2027 年基本实现全国互通共享；到 2030 年基本实现常见检查检验结果跨区域、跨机构共享互认。互认"以接诊医师判断为标准"。
证据等级：A。部委联合文件，目标与时间点明确。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委等 (2024). 关于进一步推进医疗机构检查检验结果互认的指导意见（国务院公报 2025 年第 4 号）. <https://www.gov.cn/gongbao/2025/issue_11846/202502/content_7002779.html> ; 国家卫生健康委等 (2022). 医疗机构检查检验结果互认管理办法. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-02/19/content_5674575.htm>
备注：互认不是无条件的：病情变化、检查时间过久、急诊抢救、医生认为结果不能满足诊疗需要时，医生可以要求重做，但应当向你说明理由。什么时候失效：你所在的地区互认清单里没有这一项，或者上一家医院不在互认机构名单里；这时可以问医生"哪些能用、哪些必须重做"。

3. 第一次看某个病要去线下；互联网医院只能用来复诊和续方

成本：不花钱。首诊跑一趟医院。
说人话：国家的规定是，互联网诊疗只能给已经在实体医院确诊过的常见病、慢性病病人复诊，不能给第一次看这个病的人看。复诊时你要上传门诊病历、出院小结或诊断证明，由医生判断够不够复诊条件；病情有变化或医生判断属于首诊时，医生必须停止线上诊疗，让你去线下。网上一个陌生的"医生"对第一次出现的症状直接下诊断、开药，本身就不合规。
收益：国家卫生健康委、国家中医药局《互联网诊疗管理办法（试行）》（2018 年 7 月发布）：医疗机构可以通过互联网为部分常见病、慢性病患者提供复诊服务，不得对首诊患者开展互联网诊疗活动。《互联网诊疗监管细则（试行）》（2022 年 2 月发布）：患者应提供具有明确诊断的病历资料，如门诊病历、住院病历、出院小结、诊断证明等，由接诊医师留存并判断是否符合复诊条件；患者病情出现变化、本次就诊经医师判断为首诊或存在其他不适宜互联网诊疗的情况时，接诊医师应当立即终止互联网诊疗活动，并引导患者到实体医疗机构就诊。
证据等级：A。部门规章与规范性文件原文。
情景：全情景。即使 AI 问诊能力继续提升，首诊线下的规定在 2026 年仍然有效，改变需要修规。
来源：国家卫生健康委、国家中医药局 (2018). 互联网诊疗管理办法（试行）等 3 个文件. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2018-12/31/content_5435436.htm> ; 国家卫生健康委、国家中医药局 (2022). 互联网诊疗监管细则（试行）政策解读. <http://www.gov.cn/zhengce/2022-06/20/content_5696821.htm>
备注：健康咨询和科普不算诊疗，线上问一句"这个指标是什么意思"是可以的；越过这条线的是"诊断加开药"。什么时候失效：这条规定被正式修改时，以新文件为准。和第 4、5 条是一组。本书不构成医疗建议。

4. 网上开处方药，必须是医生本人开、先有处方后发药；遇到"AI 自动开方""先选药再补方"的平台就换掉

成本：不花钱。下单前看一眼流程。
说人话：规定写得很直白：处方要由接诊医生本人开，严禁用人工智能自动生成处方，严禁开处方之前就把药给你。先把药放进购物车、再弹出一个"问诊"几秒钟通过，这就是"先药后方"，违规。2025 年湖南省医保局又专门发文，重申严禁用人工智能等自动生成处方。一个自动化的开方流程省了你两分钟，也省掉了唯一一个会为这张处方负责的人。
收益：《互联网诊疗监管细则（试行）》（2022 年）：处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方；处方药应当凭医师处方销售、调剂和使用；严禁在处方开具前向患者提供药品；医师接诊前需进行实名认证，其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务。《药品网络销售监督管理办法》（国家市场监督管理总局令第 58 号，2022 年 12 月 1 日施行）第九条：通过网络向个人销售处方药的，应当确保处方来源真实、可靠，并实行实名制；违反的责令限期改正，处 3 万元以上 5 万元以下罚款，情节严重的处 5 万元以上 10 万元以下罚款（第三十四条）。湖南省医疗保障局《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》（2025 年 2 月）：严禁使用人工智能等自动生成处方。
证据等级：A。规范性文件与部门规章原文。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委、国家中医药局 (2022). 互联网诊疗监管细则（试行）政策解读. <http://www.gov.cn/zhengce/2022-06/20/content_5696821.htm> ; 国家市场监督管理总局 (2022). 药品网络销售监督管理办法（总局令第 58 号）. <http://www.gov.cn/gongbao/content/2022/content_5717002.htm> ; 湖南省医疗保障局 (2025). 关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知. <https://ybj.hunan.gov.cn>
备注：国家鼓励医院用 AI 做"处方前置审核"，也就是让机器帮药师查配伍和剂量，这和"AI 开方"是两回事：前者多了一道检查，后者少了一个负责的人（见 2025 年《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》，第 6、9、22 条也引用了这份文件）。湖南文件的原文链接本次未能直接打开，引用依据的是多家媒体对原文的一致转述，文号待核实。什么时候失效：法规修改允许某类 AI 在医生监督下生成处方草稿时，要看最终是不是医生签名负责。本书不构成医疗建议。

5. 线上问诊先看清对面是谁：医生的姓名、执业机构和执业证号，查得到才算数

成本：不花钱。查一次 2 分钟。
说人话：规定要求线上接诊的医生先实名认证，AI 软件和其他人不能冒用、替代医生本人。你有权知道对面是谁。在国家卫健委的医生执业注册信息查询系统里输入姓名和执业机构，能查到执业类别和范围。页面上只显示"AI 医生""智能医生"或者一个没有全名的头像，就当它是健康咨询工具，不当医生。
收益：《互联网诊疗监管细则（试行）》（2022 年）：医师接诊前需进行实名认证，确保由本人提供诊疗服务；其他人员、人工智能软件等不得冒用、替代医师本人提供诊疗服务。《互联网诊疗管理办法（试行）》（2018 年）要求开展互联网诊疗的医师在国家医师电子注册系统中可查询。国家卫生健康委提供医生执业注册信息公开查询。
证据等级：A。规范性文件原文。
情景：全情景。AI 数字人越像真人，这一步越重要。
来源：国家卫生健康委、国家中医药局 (2022). 互联网诊疗监管细则（试行）政策解读. <http://www.gov.cn/zhengce/2022-06/20/content_5696821.htm> ; 国家卫生健康委. 医生执业注册信息查询. <https://zgcx.nhc.gov.cn>
备注：查询系统的具体入口地址可能调整，以国家卫健委官网公布为准。查得到只说明对方有执照，不说明他一定对，重大决定见第 17 条。什么时候失效：纯粹的科普内容不需要查，但只要涉及"你该吃什么药"，就需要一个查得到的人。

6. 慢性病在定点医院的互联网医院复诊，诊察费和药费按线下同样的规矩走医保

成本：钱少，挂号费照付。第一次需要在医院的 App 或小程序里绑定医保电子凭证。
说人话：国家医保局的规定是线上线下一个标准：定点医院提供的"互联网+"复诊，按普通门诊诊察费收费和报销，药费按线下医保的支付标准和政策报销，处方可以流转到定点药店。对每月都要开同样药的高血压、糖尿病病人，一次线上复诊省下的是半天假和来回路费。
收益：国家医疗保障局《关于积极推进"互联网+"医疗服务医保支付工作的指导意见》（2020 年 10 月）：对线上、线下医疗服务实行公平的医保支付政策，保持待遇水平均衡；优先保障门诊慢特病等复诊续方需求；定点医疗机构提供符合规定的"互联网+"医疗复诊服务，按照公立医院普通门诊诊察类项目价格收费和支付，发生的药品费用比照线下医保规定的支付标准和政策支付；支持复诊处方流转至定点零售药店。国家卫生健康委等《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30 号，2025 年 10 月 20 日）要求推广移动支付、医保一站式结算等智能服务。
证据等级：A。国家医保局规范性文件原文，2025 年文件延续了同一方向。
情景：全情景。
来源：国家医疗保障局 (2020). 关于积极推进"互联网+"医疗服务医保支付工作的指导意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-11/03/content_5556883.htm> ; 国家卫生健康委等 (2025). 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm>
备注：医保部门会用视频音频核验接诊医生是不是本人，对不合规的诊察费和药费拒付，所以在不合规的平台上看了，钱可能报不了。各统筹地区开通范围不同，先在医院 App 里看有没有"医保支付"选项。什么时候失效：你在外地或非定点平台问诊，一般走不了医保。

7. 病情稳定的慢性病，问医生能不能开长期处方，最长 12 周

成本：不花钱。复诊时开口问一句。
说人话：国家规定长期处方一般 4 周以内，病情稳定的慢性病可以延长，最长 12 周。也就是说，血压血糖控制平稳的人，理论上一个季度去一次就够。首次长期处方要由二级以上医院相关专业的中级以上医生、或者基层医院中级以上医生开，之后可以在社区的家庭医生那里续。AI 可以帮你把三个月的血压记录整理成表，让医生更放心地开长处方。
收益：国家卫生健康委、国家医保局《长期处方管理规范（试行）》（2021 年 8 月）第十一条：长期处方的处方量一般在 4 周内；根据慢性病特点，病情稳定的患者适当延长，最长不超过 12 周；超过 4 周的长期处方，医师应当严格评估并在病历中记录，患者通过签字等方式确认。第二十条：原则上首次长期处方由二级以上医疗机构具有与疾病相关专业中级以上职称的医师开具，或由基层医疗卫生机构中级以上职称的医师开具；鼓励通过签约家庭医生开具长期处方。
证据等级：A。规范性文件原文。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委、国家医保局 (2021). 长期处方管理规范（试行）. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-08/13/content_5631140.htm>
备注：长期处方不是"不用复查"，医生会要求你定期监测并在病情变化时及时就诊。哪些病种和药品可以开，由各地卫生健康部门定清单。什么时候失效：病情不稳定、刚调过药、或者药物需要密切监测的人不适用。本书不构成医疗建议。

8. 住院或做大检查后，把费用明细交给 AI 逐行读一遍，找重复收费和看不懂的项目

成本：不花钱。要一份费用明细清单，拍照或导出，去掉姓名和住院号后给 AI，花 20 分钟。
说人话：国家医保局的飞行检查发现，医院违规使用医保基金的问题里，重复收费、超标准收费、分解项目收费约占 36%，串换药品耗材项目约占 17%，过度诊疗过度检查约占 14%。国家和省级飞检已累计追回医保资金 80 多亿元。你看不懂的一长串项目，AI 很擅长逐行解释、把同一天同一项目出现两次的地方标出来。标出来之后先问医院的收费处或医保办，说不清的打 12393 医保服务热线；查实违规的，举报人可以按规定拿奖励，最高 20 万元。
收益：国家医保局《2024 年医疗保障基金飞行检查工作方案》政策解读：国家和省级飞行检查已累计追回医保相关资金 80 多亿元；定点医药机构违法违规使用医保基金问题中，重复收费、超标准收费、分解项目收费约占 36%，串换药品、医用耗材、诊疗项目和服务设施约占 17%，违反诊疗规范过度诊疗过度检查约占 14%，将不属于医保支付范围的费用纳入结算约占 14%。国家医保局办公室、财政部办公厅《违法违规使用医疗保障基金举报奖励办法》（2022 年 11 月印发，2023 年 1 月 1 日施行）：按查实金额的一定比例给予一次性奖励，最高不超过 20 万元，最低不少于 200 元。
证据等级：A。国家医保局官方数据与规范性文件。
情景：全情景。
来源：国家医保局 (2024). 《2024 年医疗保障基金飞行检查工作方案》政策解读. <https://www.gov.cn/zhengce/202404/content_6948023.htm> ; 国家医保局办公室、财政部办公厅 (2022). 违法违规使用医疗保障基金举报奖励办法. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-11/25/content_5728716.htm>
备注：AI 标出来的"疑似重复"很多是正常的，比如一天测两次血糖本来就收两次，所以先问、再查、最后才举报。给 AI 之前去掉身份信息，见第 10 条。奖励比例的具体计算方式本书未读到办法附件原文，按多地医保局转述引用，待核实。什么时候失效：自费的民营机构不涉及医保基金，走消费者投诉 12315。

9. 做 CT、磁共振、超声时，账单上单列"AI 辅助诊断费"的，按国家规定不能额外收

成本：不花钱。看一眼账单。
说人话：国家医保局 2024 年 11 月发布的放射检查类价格项目立项指南，第一次把"人工智能辅助诊断"写进医保的价格体系，但写法是"扩展项"：医院用了 AI 辅助诊断，执行和主项目相同的价格，不另外加钱。超声检查、康复类的指南也设了同样的扩展项。所以医院用 AI 帮医生看片，是医院提高效率的事，不是你额外付费的事。
收益：国家医疗保障局《放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）》（2024 年 11 月 20 日公布）：将现行放射检查类价格项目映射整合为 26 项，在主项目下统一安排"人工智能辅助诊断"扩展项，医疗机构利用人工智能进行辅助诊断的，执行与主项目相同的价格水平，不得重复收费；超声检查类、康复类立项指南同样设立"人工智能辅助"扩展项。国家卫生健康委等 2025 年实施意见提出，到 2030 年推动二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断。
证据等级：A。国家医保局规范性文件；各省落地时间不同。
情景：全情景。
来源：国家医疗保障局 (2024). 放射检查类医疗服务价格项目立项指南（试行）. <https://www.nhsa.gov.cn> ; 国家卫生健康委等 (2025). 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm>
备注：立项指南需要各省对接落地，2026 年仍有省份在过渡期，落地前以当地价格项目为准；看到单列的 AI 收费先问收费处依据哪个文件。原文链接本次未能直接打开，内容依据国家医保局发布时多家媒体的一致转述，待核实具体条文。什么时候失效：自费的特需、国际部项目和民营机构不受公立医院价格项目约束。

10. 把病历、化验单贴进 AI 之前，删掉姓名、身份证号、住院号和联系方式，并关掉"用于训练"

成本：不花钱。每次多花 1 分钟打码；在 AI 应用的设置里找一次数据授权开关。
说人话：医疗健康信息在法律上属于"敏感个人信息"，一旦泄露就可能被用于诈骗、歧视或者精准推销，而且贴出去就收不回来。AI 读懂一张化验单并不需要知道你叫什么、住哪、身份证号多少。多数大模型应用默认可能把对话用于改进模型，设置里通常可以关掉。国家的"人工智能+医疗卫生"文件也把个人隐私列为穿透式监管的重点。
收益：《个人信息保护法》（2021 年 11 月 1 日施行）第二十八条：敏感个人信息包括生物识别、宗教信仰、特定身份、医疗健康、金融账户、行踪轨迹等信息，以及不满十四周岁未成年人的个人信息；第二十九条：处理敏感个人信息应当取得个人的单独同意；第四十七条规定了个人请求删除的情形。国家卫生健康委等《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》（2025 年 10 月）：从医疗质量安全、个人隐私和数据安全等方面开展穿透式监管，制订数据安全管理和个人信息保护负面清单。
证据等级：A。法律原文与 2025 年部委文件。
情景：全情景。
来源：《中华人民共和国个人信息保护法》（2021 年 11 月 1 日施行）. 国家法律法规数据库 <https://flk.npc.gov.cn> ; 国家卫生健康委等 (2025). 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm>
备注：可逆=否，因为数据一旦发出就无法确认已被彻底删除。影像胶片的照片、病理报告的角落常常印着姓名和条码，拍照时一起遮住。在美国，面向消费者的 AI 聊天应用一般不受医疗隐私法 HIPAA 约束，同样要自己打码。什么时候失效：通过医院自己的 App 或病历系统内置的 AI 功能处理，数据留在医院体系内，风险低于贴进公开应用，但仍然值得看一眼授权条款。删除权的用法见第 5 章第 18 条与第 16 章。

11. 查药的用法、禁忌和相互作用，以药品说明书和药师为准，AI 的回答只当提醒

成本：不花钱。取药时问一句药师，或者在医院的药学门诊挂一个号。
说人话：德国研究者把美国最常用的 50 种处方药、每种 10 个病人常问的问题，拿去问搜索引擎里的 AI 聊天助手，得到 500 个回答。整体上多数回答完整准确，但专家抽查了其中 20 个不准确的回答：三分之二可能造成伤害，22% 如果照做可能导致严重伤害甚至死亡。而且回答写得很难读。药的问题错一次代价可能很高，所以最后一句话要由说明书和药师说。
收益：Andrikyan 等 2025 年发表于 BMJ Quality & Safety 的横断面研究：向 Bing Copilot 提出美国门诊处方量前 50 位药物的各 10 个常见患者问题，共 500 个回答。回答完整性与准确性中位数均为 100%（完整性 IQR 50% 到 100%，准确性 IQR 88.1% 到 100%），可读性评分显示回答难以阅读。在 20 个不准确回答的子集中，专家评估 66%（95% CI 50% 到 85%）可能有害，42% 可能造成中度或轻度伤害，22%（95% CI 10% 到 40%）可能造成严重伤害或死亡。
证据等级：B。单项研究，模型版本为 2023 年，伤害评估只针对不准确回答的子集。
情景：全情景。模型在进步，但"你照做了出事谁负责"不会变。
来源：Andrikyan W 等 (2025). Artificial intelligence-powered chatbots in search engines: a cross-sectional study on the quality and risks of drug information for patients. BMJ Quality & Safety. <https://doi.org/10.1136/bmjqs-2024-017476>
备注：别按 AI 的建议停药、换药、改剂量，这条原书与第 4 章第 2 条已经写过，这里只补一件事：问 AI 时把你在吃的所有药（包括保健品和中成药）都列出来，再让它列出"需要问药师的问题"，然后拿着清单去问。什么时候失效：AI 如果引用的是说明书原文并给出出处，可以作为你理解说明书的辅助，但仍不替代药师。本书不构成医疗建议。

12. 要 AI 给第二意见，用固定问法：给原始报告、问可能性清单和依据、问"什么情况下这个判断会错"，不问"我要不要做手术"

成本：不花钱。一次 20 到 30 分钟。
说人话：斯坦福等机构的随机试验里，50 名医生看疑难病例，一组可以用 GPT-4，一组只用常规资料，两组诊断推理得分 76% 和 74%，没差别；但模型单独答题比医生高 16 个百分点。谷歌的研究里，AI 单独给出的"前 10 种可能"命中率 59%，没有辅助的医生 34%，用了 AI 的医生升到 52%。这说明 AI 最有用的是帮人把"可能是什么"列全，而人往往不会好好用它。普通人能借到的正是这一点：把可能性列全，把该问医生的问题列出来。
收益：Goh 等 2024 年发表于 JAMA Network Open 的单盲随机临床试验：50 名家庭医学、内科、急诊医学医生，60 分钟内处理最多 6 个临床病例；使用大模型组诊断推理得分中位数 76%，常规资料组 74%，校正差 2 个百分点（95% CI −4 到 8，P = 0.60）；模型单独作答比常规资料组高 16 个百分点（95% CI 2 到 30）。McDuff 等 2025 年发表于 Nature：20 名医生评估 302 个疑难真实病例报告，AMIE 单独的前 10 位鉴别诊断准确率 59.1%，无辅助医生 33.6%；AMIE 辅助的医生 51.7%，搜索辅助的医生 44.4%。
证据等级：B。两项研究都是医生使用、用的是病例材料，外推到普通人需要打折，见第 1 条。
情景：全情景。
来源：Goh E 等 (2024). Large Language Model Influence on Diagnostic Reasoning: A Randomized Clinical Trial. JAMA Network Open 7(10):e2440969. <https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.40969> ; McDuff D 等 (2025). Towards accurate differential diagnosis with large language models. Nature. <https://doi.org/10.1038/s41586-025-08869-4>
备注：一个可以照抄的问法：把去掉身份信息的报告原文贴进去，然后问"这份报告里异常的是哪几项；可能对应哪些情况，按可能性排序，每一条的依据是什么；哪些情况下这个判断会错；我下次见医生应该问哪 5 个问题"。换一家模型再问一遍，两边不一致的地方就是你最该问医生的地方。什么时候失效：涉及手术、化疗、长期用药这类不可逆决定，AI 的第二意见不能替代真人的第二意见，见第 17 条。本书不构成医疗建议。

13. 让 AI 帮你查处方上的药有没有集采中选的同成分药，再和医生商量要不要换

成本：不花钱。查一次 10 分钟，复诊时问医生一句。
说人话：国家组织的药品集中带量采购已经做到第十一批，2026 年 2 月底起全国落地，这一批涉及 55 种药、453 个产品。中选的都是通过一致性评价的药，也就是和原研药在质量和疗效上一致的仿制药，价格往往低得多。长期吃药的人，一年的差价可能是几百到几千元。AI 适合做的是把你处方上的药名、成分、规格对上号，告诉你有没有同成分的集采药；换不换，由医生判断。
收益：国家组织药品联合采购办公室第十一批国家组织药品集中采购：中选结果于 2026 年 2 月底至 3 月在各省执行，涉及 55 种药品、453 个产品（湖北、山西等省医保局执行通知）。国家医保局、国家卫生健康委《关于完善医药集中带量采购和执行工作机制的通知》（2024 年 12 月）要求医疗机构优先使用中选产品。
证据等级：A。国家与省级医保部门文件。
情景：全情景。
来源：湖北省医疗保障局 (2026 年 2 月 26 日). 关于执行第十一批国家组织药品集中采购中选结果的通知. <https://ybj.hubei.gov.cn> ; 国家医保局、国家卫生健康委 (2024). 关于完善医药集中带量采购和执行工作机制的通知. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202412/content_6991836.htm>
备注：第十一批的平均降价幅度本书未核对到国家医保局原文，未引用，待核实。窄治疗窗的药（如某些抗癫痫药、抗凝药、免疫抑制剂）换厂家要更谨慎，必须由医生决定并监测。什么时候失效：你用的是尚无仿制药的专利药，或者集采药在你的医院断供时。本书不构成医疗建议。

14. 用 AI 读懂自己的医保待遇：起付线、报销比例、年度限额、门诊慢特病，读完再决定去哪一级医院

成本：不花钱。找到当地医保局官网的待遇文件，让 AI 帮你做成一页表，花 30 分钟。
说人话：城乡居民医保 2026 年度个人缴费多数地区维持每年 400 元，2026 年政府工作报告把居民医保人均财政补助标准再提高 24 元。你交的钱加上政府补的钱，换来的待遇写在当地医保局的文件里：基层医院报得多、大医院报得少，门诊慢特病有单独的额度。这些文件又长又绕，正好交给 AI 解释，然后你只需要记住三个数：起付线、报销比例、年度最高支付额。
收益：2026 年《政府工作报告》：居民医保人均财政补助标准提高 24 元。多地医保局 2026 年度城乡居民医保筹资通知：个人缴费每人每年 400 元，财政补助不低于 700 元（如云南施甸县、湖北宜都市，2025 年 10 月）。国家医保局《关于积极推进"互联网+"医疗服务医保支付工作的指导意见》（2020 年）：线上线下待遇水平均衡（见第 6 条）。
证据等级：A。政府工作报告与地方医保部门文件；各地具体待遇差异大，以当地文件为准。
情景：全情景。
来源：国务院 (2026). 政府工作报告（2026 年 3 月 5 日十四届全国人大四次会议）. <https://www.gov.cn> ; 施甸县人民政府 (2025). 2026 年城乡居民医保财政补助标准和个人缴费标准. <https://www.shidian.gov.cn> ; 国家医疗保障局 (2020). <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-11/03/content_5556883.htm>
备注：AI 最容易出错的就是地方性规定和当年的新调整，它可能拿着前两年的数字或者别的城市的规则回答你。所以喂给它的必须是当地医保局今年的原文，问出来的结果再打 12393 或到医保窗口核对一遍。原书分级诊疗的条目照旧，这里的新东西只是"读文件"这一步变便宜了。什么时候失效：职工医保与居民医保规则不同，异地就医还要先备案，见第 24 章第 13 条。

15. 体检 CT 报出小肺结节，别急着手术：AI 让发现变多，过度诊断也变多

成本：钱中等，定期复查 CT 每次几百元。时间是按医生建议的间隔复查，可能持续数年。
说人话：台湾地区自 2000 年代起在几乎不吸烟的女性中推广低剂量 CT 筛查，15 年里早期肺癌的发病率涨了 6 倍多，从每 10 万人 2.3 例到 14.4 例；可是晚期肺癌的发病率一点没降，死亡率也没变。研究者的结论是：多查出来的那些几乎都是过度诊断，也就是一辈子都不会惹麻烦的病灶。AI 阅片让几毫米的结节更难漏掉，这是好事，也意味着更多人会拿着一张"发现结节"的报告面对要不要开刀的问题。
收益：Gao 等 2022 年发表于 JAMA Internal Medicine 的人群生态队列研究：台湾癌症登记 2004 到 2018 年约 1,200 万女性中 57,898 例肺癌。推广低剂量 CT 筛查后，女性早期（0 到 I 期）肺癌发病率从每 10 万 2.3 例增至 14.4 例（绝对差 12.1，95% CI 11.3 到 12.8）；晚期（II 到 IV 期）发病率从 18.7 例到 19.3 例，没有下降（差 0.6，95% CI −0.5 到 1.7）；死亡率稳定。作者认为新增的早期癌几乎全部代表过度诊断，5 年生存率从 18% 升到 40% 是被惰性病灶抬高的。
证据等级：A。大样本人群登记数据，结论清晰；争议在于生态研究不能排除其他因素，2026 年有学者认为它高估了过度诊断。
情景：全情景。
来源：Gao W 等 (2022). Association of Computed Tomographic Screening Promotion With Lung Cancer Overdiagnosis Among Asian Women. JAMA Internal Medicine. <https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2021.7769> ; Xu X 等 (2026). LDCT screening for lung cancer in East Asian never-smokers: balancing benefits and overdiagnosis-related harms. Lancet Regional Health Western Pacific. <https://doi.org/10.1016/j.lanwpc.2026.101877>
备注：反方证据：Xu 等 2026 年的观点文章认为，生态估计可能忽略了非吸烟暴露的变化和治疗进步，对明确高危的非吸烟者做针对性筛查可能有净获益，前提是对惰性病灶保守处理。本书的读法是：发现小结节后，由胸外科或呼吸科医生按指南决定随访间隔，手术前务必走第 17 条的真人第二意见。可逆=否，因为切掉的肺叶回不来。本书不构成医疗建议。

16. 看到"AI 诊断准确率超过医生"的标题，先问三件事：考的是题还是真病人、是模型单独做还是人用它、发表了没有

成本：不花钱。读新闻时多问三个问题。
说人话：2025 年谷歌在《自然》发表的研究里，AI 和 20 名全科医生分别跟扮演病人的演员文字问诊，AI 在 32 项评分里赢了 30 项。同年微软的研究称，它的系统在 304 个疑难病例上准确率最高 85.5%，而普通医生只有 20%，但那是预印本，医生答题时不许查资料、不许问同事。另一边，第 1 条的随机研究显示，普通人用 AI 并不比不用强。三组数字都是真的，只是回答的问题不同。医疗广告和"AI 问诊"产品最爱引用前两种。
收益：Tu 等 2025 年发表于 Nature：AMIE 与 20 名初级保健医生在随机、双盲、交叉的文字问诊中比较，159 个病例情景，由专科医生和患者演员评估；AMIE 诊断准确性更高，专科医生评估的 32 个维度中 30 个更优，患者演员评估的 26 个维度中 25 个更优。Nori 等 2025 年预印本：304 个《新英格兰医学杂志》疑难病例，MAI-DxO 配合 o3 模型准确率 80%，最高设置 85.5%，普通执业医生平均 20%，诊断成本比医生低 20%。Bean 等 2026 年：普通人使用大模型识别疾病不到 34.5%，不优于对照组（见第 1 条）。
证据等级：A。两项《自然》系列期刊研究加一项预印本；争议：模拟病人和病例题与真实门诊差别很大，预印本未经同行评审。
情景：全情景。
来源：Tu T 等 (2025). Towards conversational diagnostic artificial intelligence. Nature. <https://doi.org/10.1038/s41586-025-08866-7> ; Nori H 等 (2025). Sequential Diagnosis with Language Models. arXiv:2506.22405. <https://arxiv.org/abs/2506.22405> ; Bean AM 等 (2026). <https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y>
备注：三个问题的用法：考的是题（病例报告、模拟病人），离真实门诊至少隔着一层；是模型单独做，不代表你用它也能做到；没发表或只是预印本，打个折。什么时候失效：出现在真实患者中做的、以健康结局为终点的随机试验，并在期刊发表时，这类标题才值得认真对待。这条是第 26 章信息分级方法在医疗上的应用。

17. 手术、化疗、长期用药这类不可逆的决定，第二意见找另一家医院的真人专科医生

成本：钱中等，一次专家门诊或多学科会诊几百到上千元。时间是多跑一家医院，或者约一次远程会诊。
说人话：美国梅奥诊所分析了 286 名从基层转诊来的病人，只有 12% 转诊时的诊断和最终诊断完全一样，66% 被细化或修正，21% 最终诊断和转诊时明显不同，而诊断不同的那组总费用明显更高。这不是说第一个医生不行，而是说复杂的病多一双眼睛很值。AI 能帮你把问题列清楚，但为你签字、对结果负责的只能是医生。
收益：Van Such 等 2017 年发表于 Journal of Evaluation in Clinical Practice 的回顾研究：梅奥诊所 286 名转诊患者，12%（36 例）转诊诊断与最终诊断相同，66%（188 例）最终诊断更明确或被细化，21%（62 例）最终诊断与转诊诊断明显不同；诊断明显不同组的总费用显著高于诊断相同组（P = 0.0001）。
证据等级：B。单中心回顾性研究，样本是被转诊到顶级医院的复杂病例，外推到一般人群要打折。
情景：全情景。本书第五条原则：用 AI，但不把判断外包，凡是不可逆的决定，第二意见必须来自能负责的真人。
来源：Van Such M 等 (2017). Extent of diagnostic agreement among medical referrals. Journal of Evaluation in Clinical Practice. <https://doi.org/10.1111/jep.12747>
备注：把第一家医院的全部病历和影像原件复制带走（见第 18 条），第二家才能有效判断。国内不少三级医院开设多学科会诊（MDT）门诊和远程会诊，可以先问主治医生能否转介。什么时候失效：急症、需要马上手术的情况，别为第二意见耽误时间。本书不构成医疗建议。

18. 对诊疗有疑问时，依法复制全部病历，包括检查影像和 AI 辅助生成的报告

成本：钱少，复印和刻盘一般几元到几十元。去医院病案室跑一趟，或者在医院 App 上申请。
说人话：《民法典》写明，病人要求查阅、复制住院志、医嘱单、检验报告、手术记录、病理资料、护理记录等病历的，医院应当及时提供。医院用了 AI 辅助诊断，最终签字的仍是医生，出了过错由医院承担赔偿责任。所以你要保存的是医生签字的正式报告和原始影像，不是 AI 聊天记录。要换医院、找第二意见、或者将来有争议，这些都是底牌。
收益：《民法典》（2021 年 1 月 1 日施行）第一千二百一十八条：患者在诊疗活动中受到损害，医疗机构或者其医务人员有过错的，由医疗机构承担赔偿责任。第一千二百二十五条：医疗机构及其医务人员应当按照规定填写并妥善保管住院志、医嘱单、检验报告、手术及麻醉记录、病理资料、护理记录等病历资料；患者要求查阅、复制前款规定的病历资料的，医疗机构应当及时提供。《互联网诊疗监管细则（试行）》（2022 年）明确医疗机构对互联网诊疗承担主体责任。
证据等级：A。法律原文。
情景：全情景。本书第三条原则：责任比技能保值，AI 出主意，医院和医生担责任。
来源：《中华人民共和国民法典》第七编第六章医疗损害责任（2021 年 1 月 1 日施行）. 国家法律法规数据库 <https://flk.npc.gov.cn> ; 国家卫生健康委 (2022). 互联网诊疗监管细则（试行）政策解读. <http://www.gov.cn/zhengce/2022-06/20/content_5696821.htm>
备注：原书的"病历留存"条目照旧，这里补的是 AI 时代的一点：把医院 App 里能下载的电子报告和影像每次都存一份到本地，平台停服或换系统时你还拿得到，逻辑同第 20 章第 22 条。具体医疗纠纷以律师意见为准，本书不构成法律意见。

19. 商业医疗险被系统自动拒赔时，要求书面说明理由，并申请人工复核

成本：不花钱。打一次客服电话或在 App 里提交一次复核申请，保存好回复。
说人话：保险公司越来越多地用算法做理赔初审，秒批秒拒。但法律规定，保险公司收到理赔申请后要及时核定，情形复杂的一般也要在 30 日内作出核定；认定不赔的，要在 3 日内发出拒赔通知书并说明理由。一句"系统审核未通过"不是理由。要求对方写明依据的是哪一条合同条款，再决定申诉还是投诉。
收益：《保险法》（2015 年修正）第二十三条：保险人收到被保险人或者受益人的赔偿或者给付保险金的请求后，应当及时作出核定；情形复杂的，应当在 30 日内作出核定，但合同另有约定的除外。第二十四条：保险人依照第二十三条的规定作出核定后，对不属于保险责任的，应当自作出核定之日起 3 日内向被保险人或者受益人发出拒绝赔偿或者拒绝给付保险金通知书，并说明理由。
证据等级：A。法律原文。
情景：全情景。自动化审核越普遍，"要求说明理由"这一步越有价值。
来源：《中华人民共和国保险法》（2015 年修正）第二十三条、第二十四条. 国家法律法规数据库 <https://flk.npc.gov.cn> ; 国家金融监督管理总局消费者投诉渠道. <https://www.nfra.gov.cn>
备注：拒赔理由不成立的，先向保险公司申诉，再向国家金融监督管理总局及其派出机构投诉，金融消费纠纷也可以申请调解。美国读者：联邦医疗保险优势计划（Medicare Advantage）的算法拒赔问题已引发集体诉讼，CMS 在 2024 年规则中要求覆盖决定要基于个人具体情况，具体条文本书未核对，待核实。具体案件以律师意见为准，本书不构成法律意见。

20. 刷到"AI 医生""数字人名医"推荐药品或医院的视频和直播，一律当违法广告处理，不买

成本：不花钱。
说人话：《广告法》规定，医疗、药品、医疗器械广告不得断言疗效和安全性，不得说明治愈率有效率，不得利用代言人作推荐、证明。2025 年市场监管总局等三部门又发布《医疗广告认定指南》：打着科普、养生的旗号，宣称某家医疗机构的技术、设备、疗效更好，或者暗示去那里能得到更好疗效或价格优惠的，一律认定为变相医疗广告。一个穿白大褂、说话流利的数字人，不管是谁生成的，只要在推荐具体的药、具体的医院，就是这类广告。
收益：《广告法》（2021 年修正）第十六条：医疗、药品、医疗器械广告不得含有表示功效、安全性的断言或者保证，说明治愈率或者有效率，与其他药品、医疗器械的功效和安全性或者其他医疗机构比较，利用广告代言人作推荐、证明等内容。市场监管总局、国家卫生健康委、国家中医药局《医疗广告认定指南》（2025 年 8 月发布）第八条：任何单位、组织或者个人开展科普宣传时，通过宣称诊疗技术优势、硬件设备优势以及诊疗效果等对具体医疗机构及其医疗服务进行推介，或者明示暗示在具体医疗机构就医将获得更好的安全性保障、疗效或者价格优惠的，认定为以介绍健康、养生知识等形式变相发布医疗广告。
证据等级：A。法律与 2025 年部门文件原文。
情景：全情景。生成一个"名医数字人"的成本已经趋近于零，这是第七条原则说的"正在变便宜的东西"。
来源：《中华人民共和国广告法》（2021 年修正）第十六条. 国家法律法规数据库 <https://flk.npc.gov.cn> ; 市场监管总局等 (2025). 医疗广告认定指南. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202508/content_7036390.htm>
备注：这条和第 4 章第 19 条（看 AI 生成标识）、第 24 章第 4 条（老人刷到的 AI 医生带货）是一组，这里补的是法律依据：你可以向 12315 举报，平台也有义务下架。真正的医务人员做科普，可以介绍姓名、职称、执业机构，但不能推介具体机构和疗效。什么时候失效：医院官方账号发布的、经过审查的医疗广告是合法的，但你仍然可以不信。

21. 医生用 AI 自动记录问诊时，离开诊室前请医生把诊断、用药和过敏史当面核对一遍

成本：不花钱。多花 1 分钟。
说人话：越来越多的医院用"环境 AI 记录员"：录下医患对话，自动生成病历草稿，再由医生确认。2026 年的一篇综述汇总了 35 项研究，多数显示它减轻了医生写病历的负担；另一篇管理综述列出的风险包括转写错误、编造或遗漏临床内容、对口音和不同科室表现不稳。病历里的一个过敏史写错，下一位医生就可能照着开错药。你在诊室里当面核对一遍，是成本最低的纠错。
收益：Xiao 等 2026 年发表于 Frontiers in Psychology 的范围综述：35 项研究（31 项在美国，30 项评估环境 AI 记录工具），23 项主要为正面发现，12 项为混合发现，最常报告的益处是减少文书负担与认知负荷。Zhou 等 2026 年发表于 Journal of Healthcare Leadership 的综述：早期证据显示文书时间明显减少、当日病历完成率上升；风险包括转写错误、生成或遗漏临床内容、不同专科与口音下表现不一、医疗法律责任未明、隐私与数据使用问题。
证据等级：B。综述结论一致，但缺少以患者安全为终点的大样本随机试验，且样本以美国为主。
情景：全情景。
来源：Xiao N 等 (2026). Evidence on artificial intelligence-assisted clinical documentation and healthcare workers' emotional wellbeing at work: a scoping review. Frontiers in Psychology. <https://doi.org/10.3389/fpsyg.2026.1840884> ; Zhou KX 等 (2026). Implementation of Ambient AI Scribes in Hospitals: Lessons for Healthcare Leadership, Governance, and Change Management. Journal of Healthcare Leadership. <https://doi.org/10.2147/JHL.S622179>
备注：医院录音前应当告知你，你有权询问录音存在哪里、存多久，个人信息的法律依据见第 10 条。一个简单的核对问法："您能再说一遍今天的诊断、开了哪几种药、每种怎么吃吗？我对青霉素过敏记上了吗？"什么时候失效：没有使用 AI 记录的门诊，这一步依然有用，只是不那么紧迫。本书不构成医疗建议。

22. 在县医院、社区医院做影像和心电检查，可以问是否接入了上级医院的远程诊断中心

成本：钱少，基层检查价格通常低于大医院。时间上省掉跑大城市的一天。
说人话：国家 2025 年的"人工智能+医疗卫生"文件要求，以县域医共体为重点，强化医学影像、心电、检验、病理这些资源共享中心，给基层医生配上智能辅助诊断；到 2027 年这些应用在医疗机构广泛使用，到 2030 年基层智能辅助基本全覆盖、二级以上医院普遍开展影像智能辅助诊断。对住在县城的人来说，这意味着拍片、做心电可以在家门口做，由上级医院的医生加 AI 一起看，结果还能按第 2 条互认。
收益：国家卫生健康委等《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》（国卫办规划发〔2025〕30 号）：强化医学影像诊断、心电诊断、医学检验、病理诊断等资源共享中心作用；向基层医生提供辅助诊疗、处方审核、随访管理等智能应用；到 2027 年基层诊疗智能辅助、临床专科专病智能辅助决策和患者就诊智能服务在医疗卫生机构广泛应用；到 2030 年基层诊疗智能辅助应用基本实现全覆盖，二级以上医院普遍开展医学影像智能辅助诊断。
证据等级：B。政策目标是 A 级事实，但各地实际覆盖程度与诊断质量缺少公开的评估数据。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委等 (2025). 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm> ; 国务院 (2026). 国民健康"十五五"规划. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202607/content_7075214.htm>
备注：问法是："这张片子是本院医生看，还是传到上级医院影像中心看？"如果报告上有异常，仍然建议拿着原始影像到上级医院专科复核。什么时候失效：怀疑急症时去最近的有急诊能力的医院，别为了"看得更准"舍近求远。

23. 医院 App 里的"智能预问诊"认真填：它的价值是让医生在你进门前就看到病情，不是让它给你诊断

成本：不花钱。候诊时花 5 到 10 分钟填。
说人话：国家要求二级及以上医院提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、智能随访等服务。预问诊就是让 AI 在你见医生之前先问一遍：哪里不舒服、多久了、吃过什么药。填得认真，医生进门就能直接问关键问题，你那几分钟的门诊时间用在刀刃上。它不是诊断，填完别等它给你结论。
收益：国家卫生健康委等《关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见》（2025 年）：二级及以上医院为患者提供精准预约分诊导诊、智能预问诊、云陪诊、智能随访等诊前诊中诊后全流程服务。本书未检索到以中国患者为对象、评估智能预问诊对诊断准确率或就诊时间影响的随机试验。
证据等级：C。政策是事实，收益是推演。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委等 (2025). <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm>
备注：填写时如实写"我在网上/问 AI 查过，怀疑是 X"，比藏着不说好，医生可以直接回应你的担心。什么时候失效：症状属于第 4 章第 1 条的急症，不填预问诊，直接去急诊。

24. 别把病历交给来历不明的"AI 看报告""AI 解读体检"小程序和公众号

成本：不花钱。多数时候反而省下了"解读费"。
说人话：市面上有很多小程序打着"AI 读报告"的名义，免费解读，然后推荐保健品、推荐某家医院，或者收费开"深度报告"。它们背后的模型未必比头部公司的通用模型强，但你交出去的是最敏感的健康信息。规则很简单：要用 AI，用你能查到公司主体、隐私条款写清楚、不在结尾卖东西的产品；或者用医院自己的 App。
收益：《个人信息保护法》第二十八、二十九条：医疗健康信息为敏感个人信息，处理需取得单独同意（见第 10 条）。《互联网诊疗监管细则（试行）》：人工智能软件不得冒用、替代医师提供诊疗服务（见第 5 条）。国家卫生健康委等 2025 年实施意见：推动医疗卫生领域大模型规范备案。本书未检索到此类小程序数据泄露规模的官方统计。
证据等级：C。法律是事实，风险大小是作者判断。
情景：全情景。
来源：国家卫生健康委等 (2025). 关于促进和规范"人工智能+医疗卫生"应用发展的实施意见. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/202511/content_7047018.htm> ; 国家互联网信息办公室. 生成式人工智能服务备案信息公告. <https://www.cac.gov.cn>
备注：可以在网信办公布的生成式人工智能服务备案清单里查一下这个产品有没有备案。这条和第 13 章的"为信息付费"条目是一组：解读报告的边际成本已经接近零，为它付费或拿隐私去换都不划算。什么时候失效：医院或正规互联网医院官方渠道提供的 AI 解读不在此列。

25. 带老人或家人看病时，让 AI 当记录员和翻译，决定仍由病人和医生当面做

成本：不花钱。
说人话：陪老人看病，最常见的问题是医生说得快、老人听不清、子女没到场。AI 在这里能做三件事：就诊前把老人的用药和症状整理成一页纸；就诊后把医生写在病历上的术语翻成大白话，或者翻成方言和外语；把复诊时间和用药时间做成提醒。它不能做的是替老人决定做不做检查、做不做手术。
收益：第 1 条：普通人使用大模型识别疾病与处置决策不优于对照（Bean 等，2026）。第 12 条：AI 在列出鉴别诊断方面有优势（McDuff 等，2025）。《长期处方管理规范（试行）》第二十八条：长期处方药品原则上由患者本人领取，特殊情况可由熟悉患者情况的人员持证件代领。本书未检索到"AI 陪诊"对老年患者结局影响的试验数据。
证据等级：C。基于其他条目证据的推演与行业做法。
情景：全情景。
来源：Bean AM 等 (2026). <https://doi.org/10.1038/s41591-025-04074-y> ; 国家卫生健康委、国家医保局 (2021). 长期处方管理规范（试行）. <https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-08/13/content_5631140.htm>
备注：在诊室录音前先问医生是否同意，这是基本的尊重，也避免纠纷。老人的病历同样是敏感信息，交给 AI 前照第 10 条打码。家里有老人的完整条目见第 24 章，尤其是第 9 条"拿药问 AI 要和说明书、药师核对"。什么时候失效：老人有完全的判断能力并且愿意自己处理时，AI 和子女都只是帮手。

这一节在 AGI 时代变了什么、没变什么

看病这件事，在 AGI 时代变化最大的是信息，变化最小的是责任。

先说变了的。2024 到 2026 年的研究给出了一个很清楚的图景：大模型在医学考题、病例报告、模拟问诊上已经能与医生持平甚至超过医生，第 12、16 条引用的几项研究都是这个方向。但同一时期最重要的一项随机研究（第 1 条）告诉我们，普通人拿着同样的模型，自诊准确率并不比不用高。能力和效果之间隔着一层人：你不知道该说什么，它说的你分不清轻重。所以本节的前半部分几乎都是"怎么用"的问题：把 AI 当成整理员、翻译、账单审计员和问题清单生成器，而不是分诊台和开方医生。

变了的第二件事是规则。中国在这一块的规则比很多人以为的要细：首诊必须线下，处方必须医生本人开，严禁 AI 自动生成处方，AI 不得冒用医生，线上复诊和线下一样走医保，AI 辅助诊断不另外收费，检查结果要互认，2030 年前基层智能辅助要全覆盖。这些规则的共同逻辑是：让 AI 进入医院，但把签字权和责任留在人身上。读者不需要背下所有条文，只需要记住一个判断标准：这一步如果出了错，谁来负责，对方能不能被查到。这是第三条原则"责任比技能保值"在医疗里的具体形态。

变了的第三件事是账单。以前看不懂费用清单，只能认了；现在把明细交给 AI 逐行读，是几乎零成本的审计。国家医保局自己的飞检数据说，违规问题里三分之一以上是重复收费、超标准收费和分解收费。AI 让普通人第一次有了和医院对账的能力。同样，读懂当地医保待遇、查一查有没有集采中选的同成分药，都从"要找懂行的人"变成了"要花 20 分钟"。第七条原则说别为正在变便宜的东西付高价，这里要补一句：要用正在变便宜的东西，去守住正在变贵的东西，也就是你的钱和对你负责的那个人的时间。

没变的是身体和不可逆性。一张 CT 报告上的小结节，一台手术，一种要长期吃的药，这些决定做了就很难撤回。第 15 条的台湾数据提醒我们，更灵敏的检查，包括 AI 辅助的检查，会同时带来更多的早期发现和更多的过度诊断。第一条原则"可逆优先"在医疗里的意思是：可逆的事情可以交给 AI 帮忙，比如查资料、整理病历、核对账单；不可逆的事情，第二意见必须来自另一位能负责的真人医生（第 17 条）。第五条原则"用 AI，但不把判断外包"，在这一章里是字面意思。

没变的还有隐私的不可逆。病历一旦贴出去就收不回来，医疗健康信息在法律上是敏感信息。本节有三条都在讲这件事（第 10、21、24 条），因为在一个模型越来越聪明、数据越来越值钱的年代，最容易被忽视的成本就是你自己交出去的信息。

最后是诚实的部分。本节有几个数字本书没能读到原文，已在备注里标为待核实，包括医保 AI 辅助诊断扩展项的条文细节、湖南文件的文号、举报奖励比例的计算方式。关于 AI 诊断的研究更新极快，2027 年以后可能出现以真实患者健康结局为终点的随机试验，那时第 1、16 条的结论可能需要改写。在慢线上，这一章的大部分条目照样成立，因为它们依赖的是规则和责任，而不是 AI 有多强；在快线上，AI 的诊断能力会更快进入医院，但"谁签字、谁负责、谁赔偿"的问题只会更重要，这正是本章要读者守住的东西。