对长期关注人工智能（AI）在医疗实践中的应用医生来说，我们的共同观点源于多年医疗临床工作经验，对如何让技术创新更好服务于患者与医疗从业者这一问题一直在持续探索。如今，ChatGPT、Gemini 等大语言模型（LLMs）的快速发展，让我们对其为医疗领域带来的变革充满期待，同时也对这类系统的可靠性及潜在隐患，尤其是当它们被用于医疗诊断、治疗方案制定等敏感性工作时，产生了深切关切。 

近期备受关注的一个核心问题，便是“人工智能幻觉”现象。当大语言模型生成的内容看似合理，实则与事实不符或完全虚构时，便出现的是这种“幻觉”。在法律领域，最典型的案例是法官遇到由大语言模型生成的法律文书中存在虚构引文或错误适用判例的情况。然而，医疗领域面临的风险更为特殊，且潜在危害更大：律师若引用虚构判例，通常可通过法律数据库核查发现问题；但对于在繁忙诊所中接诊的家庭医生而言，人工智能若出现细微偏差，比如弄错临床指南、给出错误用药剂量，或是编造药物副作用往往难以立即察觉。在复杂的诊断场景中，这种风险尤为突出，因为实时诊疗决策的对错可能直接关乎患者的生死。 

研究发现了多起令人担忧的案例：人工智能会编造科学文献的引用信息，但是，只要查阅对应的期刊，这类虚构引用通常不难识别。人工智能编造作者姓名或混淆文献细节，虽令人担忧，但通过仔细核查来源，此类错误仍可及时发现。更具隐蔽性的是那些“看似合理却暗藏偏差”的表述，它们模仿真实研究结论，却能刻意遗漏关键信息。例如，某大语言模型可能声称“某种影像检查是某疾病的‘金标准’”，但其依据的并非完整研究报告，而是片面或过时的证据。这种 “看似可信” 的表象会降低我们的警惕性，导致我们轻易接受人工智能的建议，而未按要求对信息进行严谨的批判性验证。近期《柳叶刀・数字健康》及《放射学》杂志的评论均指出，这类人工智能幻觉带来的伦理与临床挑战，远非 “学术层面的小麻烦”可比。

从家庭医生的视角来看，大语言模型工具的吸引力在于其提升效率的潜力。理论上，人工智能驱动的应用能快速整合海量文献，帮助医生在更短时间内做出更优决策。部分前沿研究 的成果甚至提出，这类模型可通过快速生成复杂主题的实用摘要、为医学生及住院医师提供即时辅导，从而助力医学教育。若能合理应用，人工智能无疑能大幅提升医疗效率：几秒内给出二次诊疗意见、梳理电子健康档案以发现人类难以察觉的规律，这些都是其显著优势。

然而，作为一线医疗从业者与研究者，我们担忧一个较少被讨论的问题：监督这类工具所需的实际成本。理论上，诊断支持系统应通过提供可靠、循证的建议减轻医生负担；但一旦医生知晓大语言模型可能产生幻觉（且往往以难以察觉的方式），就不得不对其生成的每一条表述、每一处引用、每一项建议逐一核实。这种对“高度警惕性”的要求，可能会产生悖论，至少在人工智能整合应用的初期阶段，采用这类工具反而比传统工作方式更耗时。如今，医生的接诊时间本就紧张，行政事务也日益繁重，面对人工智能生成的大量内容，若需持续逐一核实，往往会让人觉得“负担大于收益”。

此外，针对“人工智能融入医疗流程”的独立研究显示，家庭医生可能要承担远超其他岗位的监督压力。基层医疗需覆盖儿科、老年病学、慢性病管理、精神卫生等多个领域，大语言模型难以同时成为所有领域的“全能专家”，难免会出现疏漏，而这类疏漏往往需要医生经过细致分析才能发现。人工智能或许能识别出人类大脑忽略的关联规律，但也同样可能凭空编造关联。这种“潜力与风险并存、决策过程不透明（‘黑箱’特性）、易出现虚构错误”的复杂情况，凸显了专业监督的重要性。但要实现有效监督，医生不仅需要接受额外培训，更深入地了解人工智能的能力与局限，还需对现有医疗实践标准进行拓展完善。

再者，采用大语言模型工具时，必须主动考量其伦理与法律影响。目前，核心的责任认定问题仍未解决：若医生遵循了大语言模型提出的错误诊断建议，责任该由谁承担？尽管专业指南与监管框架已开始逐步调整，但这一进程仍处于起步阶段。在与同行的交流中，感受到一种普遍担忧：出于成本控制或追求技术创新的目的，人工智能解决方案可能被仓促部署，其速度甚至超过了“健全安全保障机制与操作规范”的发展速度。真正的风险在于，我们可能会“全盘接纳”这类技术，却未建立起“防错机制”，导致细微错误在引发患者伤害前无法被及时发现。

最后，相关医学专家呼吁采取一种平衡的态度：既要全力拥抱人工智能在“提升效率、拓展分析能力”方面的潜力，也要始终坚持“独立核实”与“临床判断优先”的原则。专家认为，这些担忧应该在科学文献与临床实践指南中被明确地呈现出来。当今，在急于采用新技术的过程中，绝不能忽视“首先不伤害（primum non nocere）”这一医疗基本原则。对AI 融入未来医疗领域广阔前程首先要抱有热切的希望，而在持续推进相关研发与研究过程中，必将不断暴露AI系统的缺陷，提升其可靠性，达到完美的水准。在此之前，应将人工智能工具谨慎、分阶段地融入医疗实践，且无论细节多么微小，都必须有受过专业训练的医疗人员进行全程审慎监督。