有病不看医生跑去问AI？牛津揭随时断错症 真相竟是“用户不懂问”(附3大问法)

牛津大学实测：仅33%人成功认出病症

著名医学期刊《自然医学》（Nature Medicine）早前发表了一项由英国牛津大学进行的研究。研究人员向受试者提供了一些真实的医疗症状案例，并要求他们向 ChatGPT 进行“问诊”。

结果发现，在与 AI 进行对话后，竟然只有三分之一（33%）的受试者能正确识别出病症；更危险的是，只有 43% 的人能针对下一步行动（例如：应该立刻去急诊室，还是留在家中休息）作出正确决定。

致命的“表达盲点”：少讲一句随时没命

虽然有其他研究证明，AI 模型的医学知识储备绝对不输人类医生，但为何在实际应用时却错漏百出？研究人员一针见血地指出：问题在于一般人根本不懂得如何“精准描述”自己的症状。

研究中展示了一个极度危险的实验场景。两位使用者同时遇上了一种危及生命的突发隐疾，但因为他们输入给 AI 的字眼略有不同，结果却是天渊之别：

+2

点击图片放大

医生受过训练 懂得“引导”病人

专家解释，使用 AI 的成效，完全取决于“提问的素质（Prompting）”。在真实的诊所里，医生受过专业的临床训练，当病人说“我头痛”时，医生会懂得主动追问：“痛法是怎样？有没有呕吐？视力有没有模糊？”从而找出病人遗漏了的关键资讯。

然而，AI 聊天机器人往往只会被动地根据用家提供的有限字眼去作答，这容易给予用家一种“虚假的安全感”，以为自己真的无大碍而错失治疗黄金期。

必学！问AI看病3大正确Prompt

1. 交代完整背景（切忌当 AI 识读心）

AI 不知道你的病历，所以第一句必须“报上名来”。

• 致命问法：“我头好痛，是为什么？”

• ✅正确 Prompt：“我是一名 [年龄] 岁的 [性别]，过往 [有/没有] 长期病患（如高血压/糖尿病）或药物敏感。我现在出现 [病征]。”

2. 具体描述症状与时间（越细节越准确）

模糊的形容词会令 AI 产生幻觉（Hallucination）并乱估。

• 致命问法：“我肚子痛了好久，怎么办？”

• ✅正确 Prompt：“我的 [具体位置，例如：右下腹] 出现了 [痛楚性质，例如：阵痛/刺痛/闷痛]，这种情况已经持续了 [时间，例如：3天]，并伴随 [其他症状，例如：发烧/呕吐/无胃口]。”

3. 强制 AI“戴头盔”（设定安全底线）

这是最重要的一步！明确限制 AI 不要扮演权威医生，而是提供客观分析。

• ✅必加保命 Prompt：“请以‘一般医疗卫教知识’的角度，为我分析以上症状的几种潜在可能性。同时，请清楚列出在什么‘危险警号（Red Flags）’出现时，我必须立即到急诊室求医。我明白你不是真正的医生，稍后我会寻求专业的医疗意见。”

医生总结：AI只能做“事前准备”

虽然 AI 问诊存在风险，但多位医学专家依然肯定它的价值。加州大学及哈佛医学院的医生均表示，从 AI 获得的医疗建议，绝对好过你“听远房亲戚乱教”。

他们建议市民，可以将 AI 视为见医生前的“预习工具”，帮助自己更充分了解可能面对的状况，以便在诊症时更有效地与医生沟通。但千万要记住：“AI 绝对不能取代医生”。对于没有医学背景的普通人来说，最终的诊断与治疗方案，还是必须交由专业的医护人员。

资料及图片来源：《自然医学》Nature Medicine、综合外媒报道

逾4成港青陷重度抑郁！中大揭当AI系医生反加剧病情 专家警告死扛惹祸教3招自救

香港人生活压力大到爆煲！最新调查发现，港人抑郁及焦虑指数创下历年新高，Gen Z 更成重灾区，逾4成人陷入中重度抑郁 ，而且不少人当 AI 是“树洞”倾诉，究竟依赖 AI 会否令人中伏反令病情加剧 ？即看下文拆解这个潜藏危机！

+14

+13

点击图片放大