打开它，说出自己的不舒服或拍照上传检查结果，几秒后就能得到诊断和治疗建议。继续问这个病是怎么回事或药怎么用，它还能给出更详细易懂的解释，有问必答。

不花钱、不用抢号，还比医生耐心得多，是不是以后看病找DeepSeek就行？如果问DeepSeek本人，它会回答：

实际让DeepSeek看一次病，你会在回复的末尾见到一个提示框：

“不能”“不应”“仅供参考”，这是DeepSeek太过谦虚，还是看病这件事有什么特殊的地方？

下面，我们来看看到底能不能用DeepSeek看病，和怎么用它把病看得更好（附详细提问模板）。

有一种用DeepSeek等人工智能助手（AI）看病的方法是，得到它的回复之后就给自己确诊，然后听从AI建议开始吃药，就像刚刚找医学专家看过病。

可是，医学专家看病时很少单凭几句描述或者一张检查单，就给出一个确定的诊断，接来下可能还会做这些：

1. 追问患者漏说的重要信息，比如还有没有这里痛那里麻、月经怎么样、家里人有没有类似的病；

4. 根据个人的年龄、肝肾功能、体重和偏好，为同一种病开出完全不同的处方。

而且，目前几乎所有的生成式人工智能都存在“幻觉”，也就是它们在回答问题时，有可能输出看似合理，但实际上并不准确的信息。 “幻觉”出现在医疗中，可能导致严重后果，甚至危及生命。DeepSeek也有“幻觉”问题，这是大模型天生的缺陷，完全消除“幻觉”是一个巨大的挑战。

因此就像DeepSeek自己说的，它不能替代专业医生的诊断和治疗。不过，另外几种使用方法下，DeepSeek等AI可以发挥很重要的作用：

国家卫生健康委、国家中医药局、国家疾控局在2024年11月发布的《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》提到了这样几个场景：

1. 挂号之前：输入自己的病史，请AI推荐先挂哪个科室的号（智能门诊分诊）；

2. 就诊之前：请AI提供可能的就诊流程、注意事项，如可能需要空腹就诊以便进行某项检查（智能就医咨询）；

3. 确诊之后：请AI解释疾病信息、医学名词、健康管理方法等（医疗咨询机器人），向AI咨询药物可能的副作用、与食物或其他药物的相互作用等（患者用药指导智能辅助）。

获得这些信息，也许可以帮助你挂对号、更快做上检查，更早得到确诊。见医生时，由于你提前整理好了自己的病史、想向医生确认的问题，所以能在同样的看诊时间里得到更多信息。回到家之后，因为你已经了解药物的作用和注意事项，于是得到更好的治疗效果。

这样， AI就成了专业又耐心的看病助手，帮助你获得更好的诊治。

法治日报报道AI问诊导致病情延误事例，并讨论AI医疗如何发展｜微博@法治日报

AI有成为得力看病助手的潜力，但看病时描述得不全，可能导致回复不准确。那么，不确定自己得了什么病的时候，应该怎么向AI提问呢？下面，我们整理了一个详细的模板，梳理一遍，也许能帮你避免疏漏：

2. 最主要的症状是____，持续/间断出现了____(小时/天)，是突然/逐渐出现的，当时正在____（如运动中、运动后、休息时、情绪激动中、特定姿势下），自己认为可能的原因是____/之前做了____不寻常的事；

3. 症状部位在____，范围直径____厘米，性质是____（比如像针刺、火烧、蚂蚁爬），是/否放射到其他部位，不适程度____（影响/不影响吃饭、走路、工作等），做____可加重/减轻症状；

4. 其他可能有关的症状有____，在主要症状之前/同时/之后出现；

1. 本次发作之前有过相同症状，第一次出现是在____(天/月/年)之前，症状出现以来____（天/月/年）发作一次，每次持续____（分钟/小时/天）、发作以来症状逐渐加重/基本没有变化；之前的检查结果是____，诊断是____，用过的治疗是____，治疗后好转/没有好转；

2. 症状出现以来，体力、睡眠、饮食、大小便、体重发生____变化；

3. 其他疾病：确诊____年（慢性疾病，如高血压、糖尿病、心脏病、肝肾功能不全等），目前服药/治疗是____（所有规律使用的药物/治疗），每日____毫克，疾病控制良好/不好，曾确诊____传染病，有/没有过高危性生活，____年前接种过____疫苗；

4. 手术外伤：____年前因____做过____手术，____年前发生过____（严重外伤），____年前曾输血；

5. 居住地及职业：长期居住于____，职业____，曾接触____有毒物质；

6. 吸烟饮酒：吸烟____年，平均每天____支；饮酒____年，平均每日/周饮____酒____毫升；

7. 家族史：父母、兄弟姐妹、配偶、子女确诊____疾病，家族中有____遗传病史，亲属有/没有与自己类似的症状；

8. （女性填写）孕产史：怀孕____次，生产____次，初潮____岁，平日经期持续____天，周期是____天，末次月经开始于____天前/____岁闭经，月经量少/中等/多，有/没有痛经。

只是描述“30岁，女性，突发腹痛2小时”，可能的原因很多，也许只是普通的胃肠炎。

补充“疼痛由肚脐周围转移至右下腹，伴发热”，急性阑尾炎的几率就升高了。

补充“曾发现胆结石”，提升急性胆囊炎、胰腺炎的可能性。

补充“月经周期28天，末次月经为40天前”，特别需要排除异位妊娠破裂（宫外孕）。

如果在本次症状发作之后进行了检验或检查，可在描述病史后，直接拍照上传报告单。

要是存有之前的相关检验检查结果，最好一并上传，并注明当时是否有症状。因为不同时期结果的对比，可能对判断疾病情况有辅助作用。

如果出现自己认为可能有危险的，或者难以忍受的不舒服（如呼吸困难、胸痛胸闷、晕倒、严重头痛、抽搐等），就不要先咨询AI了，直接拨打急救电话，可以更快获得救治。

对于不那么紧急的情况，可以先根据AI给出的建议，挂相应科室的号。同时，参考AI回复的有可能做的检查，选择是否晨起空腹或在特定月经周期就诊。

见到医生之后，只讲“DeepSeek说了xx”也许会导致误诊，建议在与AI对话过程中，整理好自己完整详细的病史，提供给医生，并带上之前的检验检查结果（带原始胶片/光盘，而不仅是文字报告）。

由于文章开头提到的原因，AI不能替代医生面对面的看病，以及必要的补充检查。当医生给出的诊断和建议与AI的出现冲突，建议优先参考医生的回答、正规医疗机构举办的患教活动以及相关权威指南的内容。

在体检中发现的异常指标，也可拍照上传，向AI提问可能的原因、病情较前是否加重/减轻、建议到哪个科室就诊、可能的处理方法。同时，建议上传近年所有相关报告单，以供前后对比。

如果异常指标的出现伴随着不适症状，可以填写上文模板进行提问。如果没有任何症状，可写明没症状，并填写“选填病史”中的2～8项。不确定的话，可以先问AI异常指标可能与哪些疾病、症状或特殊情况相关，然后排查一下自己是否有符合的情况。

医生给出明确诊断之后，可以在AI上追问疾病相关的信息，也可以让AI解释看不懂的医学名词：

1. 这种疾病是什么、有什么可能的病因、是否/如何传染、是否/如何遗传；

2. 目前严不严重、之后可能怎样发展、是否能治愈、是否影响寿命；

3. 有哪些治疗方法、治疗目标是什么、治疗中有什么需要注意的、如果不治疗会怎么样、以后是否有可能停药；

不过，AI给出的回复，通常是比较普遍的情况或建议，即使你已经输入了个人信息，它对你的了解可能也不如医生，因此有可能出现不适用的情况。当AI给出的建议与医生的出现冲突，建议优先参考医生的建议、正规医疗机构举办的患教活动以及相关权威指南的内容。

40岁，无其他疾病，未发生过低血糖，可能需要<6.5%——不合格；

确定血糖目标值，需要医生综合考虑年龄、病程、并发症、预期寿命、低血糖情况，甚至个人的认知能力和视力，照护关系和医疗条件。医生面诊看到的问题，也许不会被写进入提问。

如果想要根据AI给出的回答改变治疗或生活习惯，建议在执行前向医生确认。

在医疗方面，据《中国医院院长》统计，全国已有来自20余个省和直辖市的近百家医院宣布完成DeepSeek本地化部署，医院正分别将AI加入临床辅助诊疗、医院管理、教学与科研加速、健康科普等环节。 DeepSeek将为医疗领域带来巨大改变。

不过，由于生成式人工智能普遍存在的“幻觉”问题，以及线上看病的限制，在某些情况下，AI有可能给出不准确的信息。 DeepSeek等AI尚未能达到直接给人看病的要求，也是诸多业内专家的共识。

那么，在以上几种情形中，AI回答哪些问题最可信？哪些一定要医生确认呢？

相比较来说，AI解释医学名词时比较准确；如果病史填写完整，它推荐的挂号科室也可以参考；不过，想根据它给出的建议服用处方药、调整治疗方案之前，一定要征求医生的同意。

2022年国家卫生健康委办公厅和国家中医药局办公室联合制定的《互联网诊疗监管细则（试行）》提到，人工智能软件等不得替代医师本人提供诊疗服务。

今年2月19日，湖南省医疗保障局发布《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》明确要求，严禁使用人工智能等自动生成处方。

AI非常好用，可以随时随地为你耐心提供海量信息，有很高的参考价值。不过，在需要高度准确性和可靠性的医疗问题中，目前，它的作用主要是参考辅助，不能替代医生的判断。

“不能”“不应”“仅供参考”，并非DeepSeek的谦虚或落后，而是对生命的敬畏。

[1]《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》国卫办规划函〔2024〕420号

[4]《关于进一步加强基本医疗保障定点零售药店管理的通知》湘医保发〔2025〕8号

[5]李静, 刘燕燕, 金丽君. 急症腹痛的诊断策略. 中华急诊医学杂志. 2005;14(5):439-440.

[6]中华医学会糖尿病学分会, 中华医学会内分泌学分会. 中国成人2型糖尿病患者糖化血红蛋白控制目标及达标策略专家共识. 中华糖尿病杂志. 2020;12(1):1-12.

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