隨著生成式人工智慧快速進入醫療健康領域，越來越多民眾開始把AI當成「健康顧問」。從皮膚異常、檢查報告判讀，到日常飲食熱量管理，健康AI應用正逐步改變民眾的就醫習慣，也讓醫療服務的邊界與醫師角色面臨重新調整。
今年春節期間，旅居海外多年的李沐發現自己手肘內側一顆舊痣旁長出深色細線，擔心可能是惡性黑色素瘤。由於不熟悉國內看病流程，加上假期就醫不便，她先向通用型AI求助，卻發現回答不是過度籠統，就是直接建議立刻就醫，無法有效解決疑慮。之後她轉向健康AI應用，透過輸入年齡、病史並上傳照片，AI像線上門診般一步步追問，最終傾向判斷為良性色素痣變化。幾天後，醫師也給出相近結論。
像李沐這樣先詢問AI再決定是否就醫的使用者正迅速增加。根據報導，健康AI應用「螞蟻阿福」在春節期間用戶規模已突破1億人，並連續多日登上蘋果應用商店下載排行榜。螞蟻健康方面指出，新用戶中有超過一半來自三線及以下城市，顯示在優質醫療資源相對不足地區，線上健康服務需求更加明顯。從年齡結構來看，「80後」「90後」與「00後」占比超過六成，不少年輕人也利用AI協助家中長輩看懂檢查報告與用藥資訊。
業界觀察指出，自生成式AI興起後，醫療健康已成為最常被提問的領域之一。多家企業近月密集推出面向消費者的健康AI應用，包括螞蟻集團的「螞蟻阿福」、京東健康的「AI京醫」、位元組跳動的「小荷AI醫生」以及醫聯的「未來醫生」等。這類產品通常透過醫學指南、論文資料、大模型訓練及多輪追問機制，模擬醫師問診流程，並搭配個人健康檔案與設備數據，提供相對個別化的建議。
值得注意的是，AI不只面向患者，也開始成為醫師的延伸工具。目前已有超過1000名醫師在相關平台上建立「AI分身」。其中，同濟大學附屬東方醫院婦產科主任段濤的AI分身，在過去6個月內已服務16萬名使用者，累計回答超過70萬個問題，而段濤本人每天實際門診量通常僅約20人。段濤表示，自己的AI分身先以正確回答問題為核心，再逐步進化到依據不同使用者背景調整語氣與解釋方式，未來還希望加入更多人文關懷元素。
除了常見疾病與健康諮詢，AI在罕見病領域也被寄予厚望。上海交通大學人工智慧學院副院長張婭團隊開發的罕見病線上診斷平台DeepRare，便希望透過症狀與既往診斷資料比對，協助患者更快找到合適醫院與科別，減少漫長而反覆的求診過程。對於強調早診斷、早治療的罕見病患者而言，這類工具被視為具有實際價值。
不過，AI醫療快速普及的同時，風險與爭議也日益浮現。臨床醫師指出，部分患者過度相信AI，甚至會根據AI回覆自行購藥或堅持特定治療方向。也有醫師發現，AI有時會對檢查指標作出過度嚴重的推測，導致患者承受不必要的心理壓力。更令人擔憂的是，AI仍可能出現錯誤判讀、虛構文獻，甚至因使用者表述不同而得出截然不同的答案。
研究也顯示，AI在中等難度個案中的表現較穩定，但面對病情非常輕微或非常危急的案例時，錯誤率明顯上升，尤其在急症分診上仍存在低估風險。由於AI目前主要依賴使用者主觀輸入，難以像醫師一樣透過視診、觸診及臨床經驗掌握細節，這使其在真實醫療情境中的判斷仍有明顯侷限。
在監管層面，現行制度也劃出明確紅線。根據相關規範，AI可作為健康管理與諮詢工具，但不得直接進行明確診斷、開立處方或制定個別化治療方案。醫界與法學界普遍認為，AI應作為輔助角色，而非取代真人醫師。
儘管如此，AI對醫療現場的影響已難以逆轉。部分醫師認為，未來若不學會運用AI，反而可能被懂AI的患者挑戰。段濤便指出，AI不會取代醫師，但會使用AI的醫師，將可能取代不會使用AI的醫師。對醫療體系而言，真正的方向或許不是完全放手交給AI，而是在提升效率與可及性的同時，堅守由人類掌握最終判斷與責任的原則。
