DeepSeek作为一款人工智能辅助诊断工具，确实在医疗领域展现了强大的能力，但其是否具备完全替代医生的“AI医生”能力，仍需从多角度分析。
“AI医生”在医疗诊断中的优势
1.诊断速度与精准性
范军强在接诊肺结节患者时，DeepSeek仅用几十秒便结合最新医学指南给出诊断建议，甚至能主动纠正医生提问中的模糊描述（如区分“纯磨”和“混磨”结节），其逻辑性和专业性被认为与临床判断“非常接近”。
在感染科病例中，DeepSeek仅用56秒便为复杂合并症患者制定抗生素降档方案，覆盖了医生可能忽略的细节，且完全依据最新指南。
2.影像识别的突破
四川某三甲医院影像科主任指出，AI在影像分析中可快速处理成千上万张片子，识别细微病变的准确率远超人类肉眼。例如，谷歌乳腺癌AI诊断系统的准确率达88.5%，显著高于人类病理学家的73.3%。
3.跨学科应用的潜力
除了胸外科，AI在眼科（如中山眼科中心的CARE系统筛查14种眼病）、病理学（谷歌乳腺癌诊断系统）、神经科（GPT-3预测痴呆症）等领域均取得高准确率。
“AI医生”在医疗诊断中的劣势
1.依赖规范数据输入
尽管DeepSeek支持口语化描述，但其诊断准确性仍依赖于患者信息的完整性和规范性。例如，若医生提供的信息模糊（如未明确结节类型），AI可能无法完全弥补这一缺陷。
2.无法替代医生的临床经验与人文关怀
医学不仅是数据分析，还包括医患沟通、手术操作、伦理决策等。例如，肺移植手术的复杂性和术后管理仍需依赖医生的经验与团队协作。
浙大二院叶娟团队开发的AI眼睑肿瘤分类系统虽准确率达84.8%，但其应用仍需结合临床医生的综合判断，尤其是对活检材料有限或罕见病例的处理。
3.伦理与监管挑战
AI诊断涉及数据隐私、患者知情同意等问题。例如，基于蛋白质组学的AI系统需解决临床应用中数据安全与伦理审查的难题。
AI与医生的未来关系
协作而非替代
医生需要学习AI工具的使用，将其融入日常诊疗流程。例如，深睿医疗与浙大二院合作的肺结节全周期管理平台，已通过AI生成结构化报告，提升诊断规范性。
随着国家卫健委《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》的出台，AI在医学影像诊断、基层医疗决策等84个场景的应用被正式纳入政策框架，技术革新与职业重塑的博弈已无可回避。这场“人机竞速”中，医生是成为AI的“合作者”还是“淘汰者”？答案或许藏于技术与人性交织的未来医疗图景中。
DeepSeek目前展现的“AI医生”能力集中在“辅助诊断”领域，其优势在于数据处理速度、指南依从性和细节覆盖能力，但在复杂病例处理、手术操作及人文关怀方面仍无法替代医生。未来医疗模式将是“人机协作”，医生通过AI提升效率，而AI依赖医生完善其应用场景与伦理框架。正如专家所言：“未来的医疗行业，不是AI取代医生，而是懂AI的医生取代不懂AI的医生。”