AI 在常见病上取代医生
AI 应用的发展日新月异，看到一个数据说，AI 的基础诊疗水平超越初级医生。对于常见病症，AI 在常见病诊疗上取代医生的可能性有多大？
对症下药
常见病的诊疗模式一般是：向医生准确描述症状，医生开具检查单，医生根据检查结果和症状综合判断出属于哪种常见病症，医生提供诊疗方法，开药。总结起来就是，对症下药。
可以看出，此处将医生换做 AI Agent 是可行的。
眼疾的例子
病患：眼镜干涩发痒，几日不好，用什么药物?
AI：
- 干眼症（最常见，主要症状：干涩、异物感、偶尔痒）
首选药物：人工泪液滴眼液，如玻璃酸钠滴眼液、聚乙二醇滴眼液。 使用要点：选择无防腐剂的单剂量包装，避免长期使用含防腐剂的产品损伤眼表；每天 3-4 次，眼干明显时可增加次数。
- 过敏性结膜炎（症状：痒感强烈、眼白发红、可能伴随打喷嚏）
常用药物：抗组胺类滴眼液，如盐酸左卡巴斯汀滴眼液、奥洛他定滴眼液。 使用要点：痒时滴用，避免揉眼；若症状严重，可搭配口服抗组胺药（如氯雷他定），但需注意嗜睡等副作用。
- 轻度细菌性炎症（症状：眼痒、分泌物增多、眼睛发红）
推荐药物：抗生素类滴眼液，如左氧氟沙星滴眼液、妥布霉素滴眼液。 使用要点：需确认有细菌感染迹象（如黄色分泌物），避免滥用；按说明书使用，通常连续用 5-7 天，症状无改善需停药就医。
病患：过程简单，很方便判断，首先，看是否有分泌物增多，若有，则判断为 3，再看有无过敏史，若有，则判断为 2，若都没有，则判断为 1；然后换一个 专用医疗 AI 提问，以确定用药；网购药物，完成用药。
可以看出，有了 AI 之后，若患者具备一定医疗尝试，具备查阅医疗手册能力，则可以将 AI 当作医疗服务来用，大大简化诊疗过程。
AI 在多大程度上取代医生
这个问题的答案，我相信第一目标是 80 / 20，其次是 98 / 2。
若 AI 具备足够的诊疗数据情况下，例如大模型能将全国/全世界的医疗数据加入训练，则可以得出能力惊人的垂直领域大模型。
AI 医疗的终极服务形式
随身设备采集数据，根据数据诊断，随后自动诊断开药，经过患者同意后，无人机将药物投放到领取点。甚至在未生病时，提前预判，提前诊疗用药。
当然，上面都是瞎想，对医学须保持敬畏之心，相信在许多复杂病例和非常依赖手术经验的领域，AI 永远无法取代有经验的医生。这点同其它领域一样，似乎有了 AI 以后，有价值的只剩专家。但若长期依赖 AI，专家该如何产生的。若抛开给患者提供的“情绪价值”来说，专家也可看作一种用病例长期训练出的“诊断模型”。