DeepSeek看中醫：開的藥方有哪些隱憂？

在生活分享平台“小紅書”上，有關“DeepSeek看中醫”的筆記多達4萬條。

妙妙媽媽今年34歲，在廣州生活。她的女兒在去年感染支原體肺炎，身體變得脆弱，嚴重時每個星期都發高燒，又患上過敏性鼻炎。這個快四歲的孩子，經常往返在醫院病室間———直到DeepSeek“火了”。

連續15天，妙妙媽媽讓DeepSeek診斷女兒的症狀，調理體質，“稍微有一點著涼，或者大便有點拉稀，我都會問”。她再按照推薦的藥配給女兒吃，這半個月，她看著女兒身體一點點好起來，“我覺得它很厲害、很對症”。

今年1月，中國AI聊天機器人DeepSeek（深度求索）麵世。它研發成本低，但能力能與ChatGPT匹敵。這個國產聊天機器人成功，讓民間卷進一股AI熱。人們發掘它的便利與娛樂：有人拿到輔導情緒、處理工作，更有人向它“問診”、“求藥方”。

在生活分享平台“小紅書”上，有關“DeepSeek看中醫”的筆記多達4萬條。有人留言說，自己老婆咳了一個多月，中西醫都沒看好，但吃過四次DeepSeek推薦的藥就好了，形容那是“真正老百姓的福音”。用戶們躍躍欲試。

卓健（化名）是一名香港注冊中醫師。在他看來，當人們尋求醫療谘詢，一問一答的AI確實比起普通搜索引擎少雜訊，“以前不舒服去Google查，它什麽（症狀）都會說是癌症嘛。”然而他強調，中醫辯證需要“望聞問切”，聊天機械人極其量隻能作一個輔助的作用。

他說，聊天機械人可能會斷錯症、開錯藥，“但那都不是它的問題，是病人的問題”。最後說到底，更關乎人們如何定位中醫的問題。

在香港，人們都說看中醫是講“人夾人”（看緣份）。

“我隻看效果”

妙妙媽媽沒用過任何AI工具，直到在“小紅書”上看到有人用DeepSeek算命，覺得“很有意思、想娛樂一下”。她跟風下載，輸入八字生辰，沒想到自己的人生大事都被算出來，“我覺得好神奇呀”。

後來她見人問藥方，就把自己當小白鼠，給DeepSeek分析自己的體質，覺得對症後再把女兒的情況放上去。深度思考（R1）模式的DeepSeek花了53秒，給她開出了中成藥，妙妙媽媽按自己的經驗調整後實踐。

她詳細記錄女兒的變化：服藥的第二天，手心熱的女兒溫度回複正常，大便變得暢通；第三天，食欲增強；第七天，膚色亮起來了，“不像之前一臉黃氣”。她感到很興奮。

可是在評論區中，反對聲音陸續出現。有人批評她太輕率：“膽子上天了，AI離替代中醫大夫還差十萬八千裏”；也有人說方子“治標不治本”。妙妙媽媽回覆： “我隻看效果。”

事實上，用聊天機器人看病不是新鮮事。在ChatGPT問世之後，國外不少人向它尋求醫療建議，而無論病人或醫生，給出的評價都相當正麵。

在國外社交論壇Reddit上的醫療看板“r/AskDocs”，不同醫生會線上回答用戶問題。2023年，刊登在美國醫學會雜誌子刊（JAMA Internal Medicine）的一項研究，研究人員隨機在版麵抽出195個問答，把問題拋給ChatGPT回答，再邀請數位來自兒科、老年病學和內科等醫生專家盲評兩個答案。

結果顯示，專家認為ChatGPT給出的診斷更高質，而在同理心的部份，得分是真人醫生的9.8倍。2024年，德國一個醫生團隊也作出類似的研究。參與盲測的病人同樣認為，GhatGPT的回應更有同理心和更有用。團隊結論，GhatGPT在回答時，用了較易理解的語言，亦有提供標準化信息。

來自湖南的袁莉有兩個孩子，她也覺得AI分析“挺靠譜的”。“這邊的醫生時間很緊，問診的時間隻有那麽多，你可能還來不及想問題就得走了。”在大陸看西醫，一般會做血常規等檢驗。但袁莉說，即使孩子的指標出現不正常，醫生也不會詳細解釋。

以前，她會去百度逐項搜，“這項偏高代表什麽，那項偏低又代表什麽”。一天，她把檢驗單發給DeepSeek，對方馬上給她分析下診斷，還推薦用藥。“我還能夠看到它的思維過程，真的很像有一個擁有非常專業知識的人在解答我疑惑。”

袁莉不得由衷讚歎：“DeepSeek真的很強”。

中醫辯證有四個維度：“望聞問切”：“望”是看氣色、舌頭的顏色、形狀和特癥。

隻能“問”，無法“望聞切”

人們沒有被醫生解決的焦慮，在機器人的耐心下撫平。但是關鍵問題是，西醫強調病理，中醫講陰陽、重經驗——ChatGP在西醫應用成功，DeepSeek能否在中醫上複製？

北京中醫藥大學中醫內科研究生、大陸注冊中醫師“花貓”覺得，“比較難。”大語言模型（LLM）主要透過投喂大量資料來進化。“花貓”解釋，西醫依賴統一的指標、數據整合來斷症，要訓練它，就像是一個“啃指導的過程”，但中醫不是這樣。

中醫流派多樣。“花貓”說，中醫很多概念都是通過曆史演變，各流派沒有統一，“對於同樣一個訊息，大家理解維度不一樣，思路也不一樣。”換句話說，當AI要代入中醫診斷，因為有很多進路參考，得出來治療方案未必一致。

在香港，人們說看中醫是講“人夾人”（看緣份）。袁莉還有另外一個說法，是看這人“服不服醫生”——服的話一看就好；不服的話怎麽看都不好。所以比起西醫精準下症，她總覺得中醫“有點玄學”。

澳門科技大學中醫藥學院前院長周華向BBC中文說，中醫辯證有四個維度：“望聞問切”。“望”是看氣色、舌頭的顏色、形狀和特癥；“聞”既是嗅氣味也是聽聲音；“問”則是問感受細節；“切”就是把脈，拿捏人體內的陰陽氣血的狀態。

周華說，每個步驟都是中醫辯證重要參數，但DeepSeek目前隻能“問”——這也是它的第二個侷限。AI隻能靠病人給它提供的資訊（prompt）斷症，倘若資訊有所缺失，效果也會天差地別。

二月初，在北京學習的“花貓”因為工作去到江蘇南通，期間水土不服一直拉肚子。他忽發奇想就來試驗下DeepSeek，“你給他的訊息越多，你能具象的話，越能看到你這個人”。

這位中醫師的思路是這樣的：先告訴個人信息，包括生活的地方和現在位置，讓AI結合地域思考，然後先講主症“肚子痛”、報備這幾天幹了什麽，再來說明次要的症狀；最後請AI用“傷寒論”辯證係統分析。花貓說，完整寫下來“大概有幾百字吧”。

最後，他在DeepSeek推薦的用藥上改動劑量，感想是：“喝完確實很舒服”。

中醫師“花貓”直言，隻要量不多，處方藥不僅在藥店抓得到，而且上網也能買。

自行抓藥的風險

然而，大眾未必像“花貓”一樣會寫、了解藥性，更不知當中隱含的風險。深圳一個醫生在小紅書發文，說看診時有病人帶著DeepSeek開的藥方來。他回家後反問DeepSeek：“我作為醫生該怎麽辦？”

周華說，中醫常用藥主要有600多種，其中約100種為“藥食同源”——比如淮山、枸杞子，它是藥材也是食材；這些料一般都在街市買得到。但像是麻黃、附子等藥性較強的中藥，則需要執業中醫生開出處方和中藥師審方，才能買到。

換句話說，有醫生、藥師守著監管的最後一道門。但“花貓”直言，隻要量不多，藥不僅在藥店抓得到，而且上網也能買，“隻是你不能確定藥的質量怎麽樣。”周華也坦言，不排除有商家為賺錢違規，但他強調，業者有責任遵守醫師的守則。

吃中藥中毒的事件屢有發生。在香港，自2008年到2021年的13年間，懷疑服用中藥或中成藥中毒的個案超過4900宗。在研究團隊回顧的500個案中，有近三成服用“烏頭堿”中毒的，均是沒有谘詢中醫生自行用藥。

現時在中國，隻有執業醫生和部份專科護士能開出處方。根據中國現行《醫療器材監督管理條例》等法律，AI也未被確認為法律主體，即發生事故也不用承擔醫療責任。今年2月，湖南省醫療保障局發布《通知》，明確規定網路醫院禁用AI生成處方。

目前法律缺席，要避免AI醫療的帶來風險，研發者和使用者有自己的法門。

澳門科技大學創新工程學院工程教授韓子天（左）與中醫藥學院院長周華（右）

澳門科技大學創新工程學院工程教授韓子天和團隊用了兩年時間研發“中醫藥機器人”，目前做到“望、問、切”和衝泡：機器人如自動販賣機，上麵裝了攝像頭、脈診儀。使用者先拍照、把脈，再填好一係列問症選擇題後，機器人就會推薦藥方，即接衝泡出來。

韓子天介紹，機器最多能備1300個藥方，主要用於調理、針對亞健康和治未病（預防）。團隊目標將診斷和衝泡自動一體化，推廣到醫院藥店及覆蓋偏遠地區。

在設計時為了安全考量，他們先給藥方定下三個“邊界”：最重要的一點，是目前用的都是食品級的“藥食同源”。“嚴格來說它是食品，算是一些補充食品、健康食品，” 韓子天說。

二是選用的方劑多出自中醫經典名方，並先經過資深中醫師研判；三是機器內置的AI是根據北京中醫藥大學教授王琦的“中醫體質分類判定標準”來設定問題，判別使用者體質。

目前，機器已經落地在廣州及中山兩家醫院；因為法規不同，機器尚未應用到澳門本地。值得注意的是，韓子天強調根據法律，隻有專業醫生才配有處方權，所以機器落地拿的是食品經營許可證，亦不能使用“診斷”、“療診”、“醫藥”等的字眼——現時機器人名稱為“AI養生機器人”，機器作的是“養生谘詢”。

對於聊天機器人的使用，韓子天也留意到，當問題超出訓練數據時，AI經常會出現“幻覺”，給出虛假資訊。他認為，如果大眾要用AI看中醫，在請求藥物推薦時可以加上限定詞，比如限定在藥食同源，“至少安全一點”。

機器人如自動販賣機，上麵裝了攝像頭、脈診儀。使用者先拍照、把脈，再需填好一係列問症選擇題。

妙妙媽媽也有同樣想法。畢竟是給幼兒調理，她讓AI推薦的主要都是中成藥，自己還會先用過，“我覺得中成藥是由千古名方演化而來，安全度會高一些。”

不過據花貓觀察，DeepSeek目前開的方子還算是保守安全，“它開的藥無非的那幾種，如果你看多了，就發現它的思路還是很機械的。”

“你要是怕冷，它可能大概就用附子、桂枝、生薑，要是脾胃不好就白術、茯苓、人參。”“花貓”說，它一般都是在常見的名方上修改，藥方沒見用上毒藥，劑量也算安全，就算喝多了，“最多也就是上上火”。

至於會否造成長遠傷害的問題，“花貓”覺得人會有自控能力，“吃的這個玩意不舒服，一般自己就會停（藥）了。”但如果有人真的把它當作權威而吃錯了，也隻能怪自己：“怎麽能相信一個機器呢？”花貓說。

根據中國現行法律，AI尚未被確認為法律主體，即發生事故也不用承擔醫療責任。

人工智能輔助中醫

記者曾經測試DeepSeek，要它根據給的症狀開出中藥方劑。

DeepSeek在回答開首有作風險提示，說以下方劑強調僅供參考，“建議先到中醫診所把脈確認體質後再使用”。當被追問藥方是否有風險，它回應：“​​雖然此方劑是針對你的症狀設計，但仍建議在中醫師指導下使用”。

卓健覺得，中藥一向給人溫和不傷身的印象，也正是因為這種錯覺，人們輕視了中藥的危險性。“大家經常覺得是無副作用、是天然的，所以大家會很容易去買一些自己煲來吃，很多時候都煲出事。”

在他看來，人們用DeepSeek開方飲用的趨勢，如果換個概念看，其實就像以前電視節目或報紙教煲“保健湯方”——開方者未必十分了解清楚大眾體質，大眾也不確定藥方是否適合自己。他說，如今聊天機器人的出現，隻是令過去的現象和風險更普遍。

不過換到醫療應用層麵，AI目前已被廣泛應用。

周華說，AI和中醫結合的第一個階段是“輔助”。他提到，去年由中醫藥廣東省實驗室建設的“橫琴大模型”已進入珠海醫院風濕科以及乳腺腫瘤科，在診室與醫生共診、同步收集訊息，實現“人機協同診療”。他認為，未來AI將能實現單獨看診，“但要等到法規方麵同意”。

今年的中國“兩會”，也有全國政協委員關注相關問題。四川大學華西醫院教授甘華田建議，‌應該‌加快AI醫療立法進程，先後建立分級責任製，明確醫療機構、醫生病人和AI生產商的責任，並設立AI醫療監管評估製度和製定技術標準等。

在香港，今年3月開始，醫管局亦在六間醫院試行用生成式人工智能（Gen AI），協助醫生讀取病人資料和紀錄，並撰寫醫療報告。行政總裁高拔升強調，Gen AI隻是“輔助工具”，醫生最後要作修改及簽名核實，並需對報告負責。

因為女兒身體好起來，妙妙媽媽已經沒有再靠DeepSeek開方。整個體驗下來，她覺得DeepSeek雖然厲害，但還是有不足地方。

妙妙媽媽提到自己長期有上火便秘的問題，吃過DeepSeek開的藥，沒有大的副作用，但是效果也不明顯，她覺得AI的判斷還比不上那些“很厲害很專業”的醫生，“我覺得還是要結合的。”