豆包们正闯入诊室，成为医生与患者之间的“第三人”。但多数时候，它不是来抢医生饭碗的，而是来替患者提问的。
近日，网上流传一张“门诊告示”，上面写着“已在豆包获得诊断的患者，请勿再向我们寻求意见，请改向千问或者元宝咨询”。虽经媒体多方核实，图为网友恶搞，但一张假告示能引发大量讨论，说明它戳中了一个真问题：患者带着AI问诊的健康信息走进诊室，已不再是个别现象。
北京大学医学人文学院教授王岳举了个例子：一位大型三甲医院的医生在接诊时发现患者拿着手机偷偷录音。医生没有制止，反而告诉患者换个角度，不仅可以录音还可以录像，拿回去慢慢听。
王岳说，随着AI到来，患者更多参与诊疗过程的现象可能会越来越常见。
过去我们讨论AI，问的是它能帮医生提多少效率、AI问诊靠不靠谱。现在，问题换了一个方向：当患者带着AI给出的答案来问“为什么你和他说的不一样”，医生要多花多少时间解释？这些时间又从哪里来？
复旦大学老龄研究院教授申琦向中新健康表示，今年其团队做了一项双端调研，对象包括75位医生和143位中老年居民。调研结果发现，约七成受访医生在门诊中遇到过患者使用AI查询健康信息，其中36%医生每月遇到2-4次，10.67%每周2-3次，24%医生每周接诊使用AI者4次以上。
这由此引出一个新问题：“患者-AI-医生”的模式，究竟带来了哪些变化？
“前有百度看病，后有豆包确诊”
有网友调侃，“前有百度看病，后有豆包确诊”。患者查询信息的方式，的确变了。
如今，健康AI助手“阿福”的广告铺天盖地，早期光相关投放就花掉几个亿；豆包、千问、元宝等AI应用，也开始出现在车站、楼宇的广告牌上。
过去十年，问诊被搬到线上。2015年，第一家互联网医院横空出世，随后互联网医疗、在线问诊如雨后春笋般涌现；2018年，国家出台《互联网诊疗管理办法(试行)》，明确不得对首诊患者开展互联网诊疗。
但互联网医疗平台的日子并不好过：春雨医生2023年营收1.01亿元，但2025年前10个月降至5104.8万元，最终走向“被卖”；微医2021年至2024年上半年累计亏损超80亿元，盈利之路坎坷；好大夫在线则被蚂蚁集团收购。
如今，AI正成为越来越多中国人接触健康信息“第一站”。QuestMobile数据显示，截至2026年3月，AI原生APP月活用户规模已达到4.4亿。
申琦向中新健康表示，与百度搜索不同，人们用AI大模型，很多是在寻求一个“判断”：输入年龄、症状、检查结果，它就能组织出一套看似完整的解释，甚至告诉你接下来怎么办。这种交互会改变人们接受健康信息的心理。
但问题也在这里：AI能根据提问组织回答，不等于掌握了患者的全部健康状况。调研中，81.33%的受访医生认为，AI健康建议最突出的问题是缺乏个体化——同样的头晕、胸闷，在不同年龄、基础疾病和用药情况下，临床判断可能完全不同。过去担心公众找不到可靠信息，现在更担心他们对一段看似可靠的信息过度相信。
医院医生被豆包们逼疯了？
王岳认为，AI对医患沟通的挑战并非新现象，它是伴随互联网出现的，只是大模型比搜索引擎更智能、更像一个人。用他的话说，传统以医生为中心的医患沟通方式正面临“土崩瓦解”。
他主张，医生要从“家长式”的医患关系中走出来，与患者形成一种共同参与诊疗过程的朋友式关系。“与其讨厌学习型病人，不如培养学习型病人。”医生需要帮患者筛选AI提供的信息，告诉患者哪些适用。在王岳看来，医生对专业知识的垄断正在被打破。
但医生并没有集体对AI说“不”。上述调研中，65%的医生对患者使用AI查询健康信息选择“中立”，16%明确不支持。
申琦说，调研前团队以为，患者有了AI、能自己查很多医学知识，会对医生的依赖减少；但居民端的数据并非如此：当AI与医生意见不一致时，43%的受访者会直接听医生的，35%主要听医生的、希望医生解释为什么和AI不一样。也就是说，医生的专业判断仍是最终依据，但患者对“解释”的要求更高了。
未来医生可能要花更多时间沟通，这对他们而言是新的负担，但不一定完全是坏事。
申琦认为，患者拿AI来问医生，很多时候不是不信任医生，而是真的想弄明白自己的病情。医生如果能把差异解释清楚，反而有机会增强患者对诊疗方案的理解和信任。
多出的几分钟问诊时间从哪里来？
问题最终落在时间上。王岳认为，保证问诊时间是必要的。他说，现在不少医院给患者的时间是5分钟左右；如果能多出2分钟，就是质的改变。
《柳叶刀》曾于2018年发表过一篇针对中国136家三级医院、近2.8万名患者的研究报告。结果显示，问诊时长与患者体验之间并非简单成正比，而是存在明显“拐点”：8分钟以内，问诊时间每增加一点，患者给出较高评价的概率明显上升；超过8分钟后，提升趋于平缓。
湖北省卫健委曾在2023-2025年的“改善就医感受”方案中试点“充分问诊”：二级及以上医疗机构可遴选部分专科或专家，把每名专家半个工作日的号源限制在30个左右，保证每名患者平均沟通6分钟以上，充分做好患者病情讲解、化验单解读、注意事项告知等工作。
王岳认为，解决时间问题，要在规范医生工作量和绩效薪酬制度上下功夫。
至于AI在健康知识普及、就诊准备和慢病管理辅助方面的作用，申琦还是比较看好。申琦说，对中老年人来说，AI最大的优势是可以反复问：拿到体检报告，先问AI；去医院前，让AI帮忙整理症状和要问医生的问题；医生开了药，用AI理解医嘱里的术语。这些场景，有实际价值。
“但涉及诊断、治疗方案、药物调整，边界必须清楚。尤其是老年人，常常同时患几种慢性病、长期服用多种药物，AI即使给出符合一般医学知识的建议，也未必适合这个老人。”
申琦认为，未来评价AI大模型工具，不能只看它能回答多少医学问题、回答速度有多快，还要看它能不能识别自身能力的局限，能不能告诉用户什么情况下必须去医院、什么事情不能自行处理。
