編者按：AI作為新一輪科技革命和產業變革的關鍵推動力，正在深刻改變醫療健康領域，當前AI和大數據模式正逐漸深入醫藥、臨床、新藥研發以及健康管理和干預等多個領域。
基于此，21世紀新健康研究院推出了“AI醫療浪潮”專題系列報道，旨在從企業發展動態、監管等角度，探討“AI+醫療”產業的推進與落地挑戰，推動數字化賦能下的中國創新藥企實現高質量發展。
21世紀經濟報道記者 閆碩 北京報道
近日，湖南省醫保局發布《關于進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》（以下簡稱《通知》），指出互聯網醫院嚴禁使用人工智能等自動生成處方。
與之對應的，是連日來多家醫院宣布完成DeepSeek本地化部署，以及不少臨床專家對DeepSeek的稱贊。
一“堵”一“疏”之間，引發公眾的廣泛關注，“湖南嚴禁用AI生成處方”話題也因此沖上社交媒體熱搜。
資深醫改專家徐毓才在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，目前醫院本地化部署DeepSeek是以減輕醫生的工作量、提高效率為主，處方權其實并沒有放開。
北京中醫藥大學衛生健康法治研究與創新轉化中心主任鄧勇向21世紀經濟報道記者表示，醫療問題的復雜性決定了人工智能在醫療領域發展的難度，除了手術機器人以外，目前人工智能在醫療領域尚處于“輔助”的地位，人工智能代開處方則超出了“輔助”的限度，直接替代醫師，這一紅線不可觸碰。
IQVIA艾昆緯中國人工智能和創新業務負責人張暢向21世紀經濟報道記者指出，公眾關注DeepSeek是合理的，因為看病肯定是想真正找到疾病，并找到好的處方。但目前而言，用大模型看病還沒有成為現實，仍處于探索階段。大模型其實就像以前醫生手里的工具書，目前更多是一種輔助診斷的角色。
根據《通知》，互聯網醫院的處方行為須嚴格執行有關規定，應與患者或患者家屬進行有效、充分的溝通問診，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。
《通知》中所提及的有關規定，其中就包括國家衛健委等部門在2022年發布的《關于印發互聯網診療監管細則（試行）的通知》（以下簡稱《細則》），其中明確提出處方應由接診醫師本人開具，嚴禁使用人工智能等自動生成處方。
值得一提的是，北京此前也出臺規定，明確禁止使用人工智能等自動生成處方。
從安全的角度而言，張暢認為，現在的AI還沒有達到醫療衛生級人工智能的要求，即在準確、安全、合規等方面還有所欠缺，這是政策考量的重要一點。而且，在多數情況下，醫生并不會全面輸入患者所有的信息，包括過往病史、肝腎功能等，所以，AI還很難實現一個醫生應有的綜合判斷。
徐毓才向記者表示，湖南此次之所以禁用AI生成處方，一方面是因為我國目前對互聯網診療的有關政策并沒有放開，AI直接開具處方并不合規。另一方面，從法律層面上看，責任劃分尚不明確。
在法律責任劃分不清方面，鄧勇向記者表示，一方面具有責任能力的責任主體需要明確，根據《細則》第三十四條可知醫療機構、取得《醫療機構執業許可證》并獨立設置的互聯網醫院可以作為責任主體，實體醫療機構以互聯網醫院作為第二名稱時，實體醫療機構依法承擔法律責任。目前的《處方管理辦法》《醫療機構管理條例》相關規定還不足，處罰對象局限于人員，人工智能等主體的責任尚不明確。
另一方面互聯網醫療過程中責任承擔規則不明確，《細則》第三十四條規定表明互聯網醫院合作各方可以依法通過合同分配責任。若醫療機構為規避賠償損害責任的風險，在合同中約定出具處方不當造成損害的，在醫療機構賠償后應由醫師負擔，則明顯違背權利與責任對等的原則。
在醫療行為中，遵循 “誰開處方誰負責” 的原則。AI不是獨立的醫療行為主體，沒有處方權，也無法承擔法律責任。
“一旦AI自動生成的處方出現醫療事故，很難界定是AI研發方、使用方還是其他相關方的責任，會導致后續的責任追溯和賠償機制難以有效運行，患者權益無法得到充分保障。”鄧勇說。
需要指出的是，該政策出臺的背景是在推進職工門診統籌過程中，定點零售藥店發揮了購藥方便的優勢，但存在虛假處方、價格虛高等損害參保人權益、威脅醫保基金安全的現象，因此急需加強管理。
“AI自動生成處方如果缺乏有效監管，易成為不法分子騙取醫保基金的工具，如生成虛假處方、亂開藥方等，嚴禁AI自動生成處方可從源頭上切斷這種潛在風險。”鄧勇認為。
多位專家均向記者表示，湖南的規定是對國家公共政策的重申和嚴格落實，確保醫療行為在現有法律框架內規范進行。
另一方面，湖南、北京、上海、浙江、江蘇、安徽等多地均有醫院宣布完成DeepSeek本地化部署。
江蘇某三甲醫院創傷骨科一位臨床醫生告訴21世紀經濟報道記者，目前DeepSeek輔助診療正確率很高，和醫生診斷大部分一致，甚至有時候比醫生還要全面。醫生問診時可能會忘掉某些方面，但DeepSeek不會。
張暢指出，DeepSeek等大模型在這種情形下的應用更多偏向于對醫學知識的整合。整合本身也是大模型的優勢，它對過往文獻資料、對臨床的可能病例的描述有很強的記憶能力，這方面相當于信息檢索的功能。同時大模型可以對癥狀進行初步篩選，通過過往知識篩選出不常見的疾病。
在具體的使用場景上，一安徽三甲醫院泌尿外科臨床醫生向記者表示：“目前用DeepSeek主要還是在一些一時難以想起的問題上，充當瀏覽器使用，比如我會問舒普深是否能和氨曲南聯合使用，DeepSeek的回答更專業，并且也會詳細給出能否聯合使用的原因。”
隨著DeepSeek等大模型在醫院的陸續落地，處方合規監管成為亟待解決的一大問題。
鄧勇表示，需要明確規定醫療AI在處方環節的使用范圍、條件及相關主體責任，如規定AI研發者、使用者在不同情形下的責任比例等。此外，針對AI輔助處方等行為，制定專門的技術標準和規范，包括數據質量、算法準確性、安全性等方面的要求。
值得一提的是，上述泌尿外科臨床醫生補充道，當前也存在一些尷尬的情況，比如一些中青年患者或者患者家屬會在去醫院之前先用DeepSeek問診，帶著結果去看病，一旦醫生說得有漏洞，他們便會質疑。
這也意味著，對于DeepSeek等大模型與醫療結合的關注，已經不僅僅局限于醫療行業內部。也因此，湖南此時發布的《通知》才受到了廣泛討論。
“當下，關于人工智能在醫療活動中的應用，確實是醫藥機構很熱，而政策比較冷靜，感覺是一邊在‘疏’，另一邊在‘堵’。大模型在醫療診斷、處方開具等方面的未來，我持樂觀態度。”徐毓才表示。
從目前醫療市場情況看，大醫院人滿為患，醫務人員工作強度很大，如果有了AI助力，可以極大減輕醫務人員這方面的工作負荷和壓力，提高工作效力。而基層缺乏優質醫療資源，人才下不去留不住用不上，如果有了AI賦能，可以有效解決基層缺人問題。在零售藥店，如果有了AI醫生，也可以賦能其發展。
徐毓才認為，從某種程度來說，管AI醫生比管真實世界的醫生要簡單得多，只需要誰使用誰受益誰擔責就可以了，即醫療機構使用，醫療機構擔責，患者自己使用，患者責任自擔。
未來，又該如何平衡技術創新與合規監管關系？張暢表示，在技術快速發展中，可能會面臨由于監管的過度介入，導致技術發展受到阻礙的情況。我們可以在監管體系上做些調整，比如分級分類監管，同時政府、醫療機構、技術公司甚至醫院的倫理委員會，都可以共同參與制定相關標準。
“未來可以在一些特定的封閉場景，對特定疾病開展試點，通過試點去訓練模型，進而完成對模型的二次開發。另外，還要對醫生等使用者進行培訓，讓他們通過更準確的提問得到更合理的答案。”張暢說。
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