DeepSeek成24小时在线的AI医生！网友：比真人耐心，但误诊了该找谁？

最近DeepSeek可以说是接天接地啥都接了，但凡是个产品都在尝试接入。

我还刷到这样一条热搜：

北京某三甲医院的神经外科主任医师分享了一个特别案例，他和DeepSeek AI合作诊断了一位复杂脑瘤患者。

让我惊讶的是，热搜中从业二十年的医生还评价说DeepSeek有省级三甲医院专家水平！

还有广东一位医学博主“孤芳自赏”也分享了这样一个例子：

这位医生最后发现，DeepSeek的建议基于最新诊疗指南，诊断结果是正确的。

永不疲惫的数字医生

咱们可能都经历过这样的场景：凌晨的医院走廊里，家长抱着高烧的孩子焦灼等待；体检报告上密密麻麻的数据让人一头雾水；专家号要提前两周预约却只能面谈五分钟。

现在突然出现一个能24小时秒回你症状咨询的"医生"。

DeepSeek就像个永远不关机、永远好脾气的全科医生，能瞬间解析上千份病历资料，还能用大白话把复杂的医学术语翻译成人话。

试想一下，当你因为皮肤莫名起红疹而焦虑时，有个永远在线的专业助手能立即给出初步判断，这能缓解多少深夜的恐慌？

这是所有人都可能会遇到的痛点，在加上现在DeepSeek用起来这么方便，也难怪我会被各种"AI看病"的体验贴刷屏。

不过更触动我的，是DeepSeek展现出的数字温柔。

有些慢性病患者在社交平台写道：“每次问重复问题，DeepSeek都会耐心解释，就像永远不发脾气的家庭医生。”

毕竟人类医生看几十个病人后难免疲惫，而AI永远保持着初次接诊时的专注度。

患者群体也会逐渐形成新的就医习惯。

有人会先让AI分析检查报告，再带着问题找医生深度沟通。

慢性病患者开始用AI跟踪日常数据变化。

甚至偏远地区的村医，都在学习用AI辅助判断是否需要转诊。

拿着AI诊断去问诊，还有那么点像设计师带着Midjourney出图参加竞标。

如今我们明白：真正的好工具，会重新定义"专业"的边界而非消灭专业本身。

谁来担责

但咱们也不能回避一个现实问题。

当AI参与诊断，这个责任的天平该怎么平衡？是开发者的算法缺陷？是医院的使用不当？还是患者自己的理解偏差？

如果AI误诊了，该找谁负责？是写代码的工程师？还是使用系统的医院？或者我们用户自己也要承担责任？

现有的医疗事故处理机制在AI面前突然变得笨拙起来，这个问题，需要整个行业共同寻找答案。

AI诊断系统可以说是医疗界的“自动驾驶”。

自动驾驶的车祸责任认定困境，现在轮到医疗领域来面对这个"锅该谁背"的哲学问题了。

在某书刷到的那些测评视频里，几乎所有医生在展示DeepSeek时，都会特意放大**“仅供参考”**的提示文字。

很多某书上的医生说，现在遇到拿不准的病例，他们会把DeepSeek的辅助诊断结果作为参考。

AI不是要取代人类医生，而是提供了另一个观察病情的维度，就像CT机和听诊器，本质都是帮助医生更接近真相的工具。

技术无法复制人性温度，但能放大优质医疗资源的辐射范围。

干货时间

拿DeepSeek当医生来自诊，还有点像新手设计师突然获得了一个24小时在线的设计总监指导，不过最近可能还有很多朋友没用上DeepSeek。

今天的干货时间，就再给大家推荐一下**@果汁**的这篇文章《保姆级教程！小白都能学会的Deepseek本地部署方法》。

教你利用 OpenWebUI 进行本地部署，还可以调用所有的开源大模型。

文中还给大家准备了很多DeepSeek的在线平替，感兴趣的朋友可以直接去看：

uisdc.com/deepseek-7

今天彭彭就和大家聊到这里，欢迎关注点赞支持一波，每日用热点解锁AI知识~

站在观察者的角度，我觉得DeepSeek用在医疗上就像个正在快速成长的实习生。

它偶尔会犯低级错误，但进步速度惊人，它不知疲倦地学习，但需要前辈医生的指导，它正在改变游戏规则，但终究是服务于人的工具。

技术发展的终极目标，始终应该是让每个生命都被温柔以待，想想这场静悄悄的医疗革命，还有多么大的潜力，只不过现在大家还得再耐心等等。

不过就和L3自动驾驶一样，不用再等多久了。

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