文章说明：
- 技术定位：AI在影像筛查、健康管理、物研发等领域不可替代12，但心诊断权仍属医生；
- 律边界：处方责任、数据隐私、算透明度成三大待解难题[[4]10；
- 终极值：医学不仅是科学，更是“偶尔治愈，常常帮助，总是安慰”的人文实践3。
◇ 资深点评 ◇
技术乐观·王静（宜善互联网院长）：
“AI已缩短症早筛周期，未来5年将覆盖80%的基层初诊。工具进化不可逆，拒绝协作的医生会被淘汰”11。
保守·侯（三甲医务部）：
“当AI误诊率从0.1%降至0.01%，公众能否接受？医疗容错率是‘零’，而算永远有黑箱”4。
人文倡导·杨琼（内分泌科副主任）：
“AI能分析糖曲线，却看不懂患者隐瞒酗酒的谎言。医术在脑，医德在心——后者才是医疗的护城河”6。
- 全文约1200字，采用“现象→矛盾→本质”三层递进结构，埋设 技术突破/律限制/人文缺失 三大伏；
- 关键数据及观点均来自医疗场景例[[1][3][4]8，符合SEO关键词布局（如“AI处方”“影像识别”“医患关系”）；
- 结尾点评呈现行业多维视角，化争议性与传播值。
以下是根据要求撰写的AI医疗主题文章，结合行业洞察与搜索结果，采用层层递进的叙事结构，结尾附专家点评：
AI医生坐诊：当算开出张处方时，人类医生笑了？
——揭秘人工智能如何重塑医疗，却卡在“最后一公里”
一、影像识别的：AI的“火眼金睛”
2025年初，中南大学湘雅的放射科医生们体验了一场人机协作的颠覆：AI系统仅用10秒便在CT影像中标记出14个肺结节，而传统人工筛查需耗时30分钟以上。医生只需复AI筛选的“可疑目标”，效率提升超80%1。类似技术已在云南昭通基层落地，AI对冠心病、脑梗的诊断速度较人工提升5倍，微小病灶识别率高达92.5%1。算正成为医生的“超级显微镜”，但这场才刚刚开始……
二、诊疗辅助的悖论：能看病，却不能责？
当AI深入诊断心环节，矛盾开始浮现。四川省人的病中心，AI辅助决策平台成功诊断一例被误判为“椎管狭窄”的心脏淀粉样变患者1。当患者拿着DeepSeek生成的处方质疑医生方时，律红线骤然显现——《互联网诊疗监管细则》明确规定：“严禁使用AI自动生成处方”2。天坛急诊科主任倪鑫直言：“AI能分析病情，但医疗事故的责任主体只能是医生”3。
三、中医问诊的困局：算把不出“脉象”的玄机
在成都某三甲，中西医结合科主任李涛现场拆解AI开方的漏洞：一位鼻塞患者通过DeepSeek获得“兼顾风寒、风热、肺虚”的通用方，却因缺少脉象、舌苔等关键体征，导致效大打折扣4。“中医讲究‘望闻问切’四诊合参，AI仅凭文字描述开方，如同蒙眼射箭”4。而某家长用AI解读检报告虽与医生一致，但医生告：“孩子不会主动表述闷，AI更听不到心脏杂音”4。
四、人文关怀的鸿沟：冰冷的算VS温暖的医患
武汉市体检中心副主任郭伟指出心矛盾：“AI能提供标准化诊断建议，却无握住患者颤抖的手”8。急诊科医生李文亲测AI问诊后坦言：“它对轻症建议中肯，但急症必须靠医生床边判断”8。当医疗被简化为数据交换，医患之间的信任纽带正被算瓦解——一位患者直言：“AI可以是对的，但我需要知道医生为什么这么想”10。
五、未来已来：AI是“超级助手”而非“替代者”
行业共识逐渐清晰：
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用deepseek看病靠谱吗
答：用DeepSeek看病在一定程度上是靠谱的，但也有其局限性，不能完全替代医生的专业判断。DeepSeek在医疗 领域的应用确实展现了一定的潜力。例如，在影像分析中，DeepSeek的准确率可达98%，这在一定程度上超越了人类医生的水平。同时，它还能快速处理海量数据，为医生提供个性化治疗建议，从而在辅助诊断、治疗建议...
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