2021年，来自西班牙穆尔西亚的35岁工程师米里亚姆·冈萨雷斯因乳腺出血就医。医生告诉她一切正常，让她放心。然而在2024年，她被诊断出患有乳腺癌，不久后又发现病情已转移至第四期。
"起初，我认为这个诊断就是死刑判决书……我只剩下几天或几周的时间了，"冈萨雷斯在接受《国家报》消息采访时解释道。但事实并非如此；她发现自己还有转机："我开始听到关于慢性化和生活质量的说法。我意识到医疗现状已今非昔比。从'我即将死去'到'我将与疾病共存'的心理转变很艰难。我需要理解自己所处的状况，"她解释说。
为此，她求助于人工智能(AI)搜索引擎Perplexity。"这时，我内心的那个工程师站了出来，"冈萨雷斯指出，"来分解这个问题。"
米里亚姆的病例很特殊。她的肿瘤属于神经内分泌型："这是一种极其罕见的亚型，标准临床指南根本未涵盖，"她解释道。AI帮助她理解病情，以便"梳理这种复杂性，将抽象的诊断转化为具体的决策，"她补充说。
已有数百万人将AI用作专业术语翻译器、药物咨询工具，甚至当作医生。但必须区分这些用途。麻省总医院布莱根医疗系统(波士顿医院网络)医疗创新总监、哈佛大学副教授马克·苏奇警告说："AI似乎在诊断后期、更聚焦的阶段最有用，当病例已有结构框架时，它能缩小范围找到答案。但在生成初始诊断框架、承认不确定性的方面作用有限。"
几周前发表的一项研究分析了包括Gemini和ChatGPT在内的五种最流行模型，结果显示这些AI助手提供的健康信息有一半缺乏科学严谨性……这种不准确性危及患者安全。
然而，一项新调查显示，四分之一的美国人使用聊天机器人咨询健康问题。他们给出的理由是"想要快速获得答案"或"想要获取额外信息"。也有人在看医生前后自行研究。但还有相当一部分人用AI助手代替咨询医生，尤其是低收入人群(在美国，医疗并非公共福利)。调查显示，年收入低于2.4万美元的用户中有32%因负担不起医生费用而转向AI。
冈萨雷斯的情况不同。她采用更个性化的方式使用AI，并与医生合作："我很幸运找到了一个真正将我纳入团队的医疗小组。他们倾听我的意见，阅读我提供的证据，与我共同质疑问题——而不是反对我，"她说。这位工程师坚称，如果没有AI，她可能已经意识到肿瘤的罕见性，但无法获取"所有数据、试验、案例系列或技术语言[来起草]能让肿瘤科医生认真对待的提案，"她解释道。
为实现这一目标，她求助于一位认识的人工智能专家。哈维·洛佩斯同样来自穆尔西亚市，是Magnific AI的联合创始人。"到了某个阶段，我需要一个能处理更高级工具的人，将我的发现提升到另一个层次。哈维就是在这个时候出现的，"她回忆道。冈萨雷斯认为洛佩斯能给她的研究带来额外助力。两人在X平台(原Twitter)上分享了他们的故事，引发了病毒式传播。
医生与工程师的看法略有不同。奥里奥尔·米拉利亚斯是德克萨斯大学系统下属休斯顿MD安德森癌症中心一期实验治疗单元的医学肿瘤学家。他理解患者使用AI的趋势不可避免，但也强调其敏感性："我们看到越来越多的人带着打印出来的ChatGPT或clinicaltrials.gov(临床试验参考数据库)文本前来就诊。在美国这里更为普遍。患者寻求帮助是合理的，AI当然可以提供帮助……但需要专家协助。如果它能帮助患者理解病理和诊断，那就太好了。但在日新月异的领域找到可行且最佳的治疗方案很复杂，"他谨慎地表示。
最终，工程与医学两个领域之间的差距并不大。双方专业人士都认为AI是不可避免的进步，将被越来越多地使用，但人类应始终拥有最终决定权。问题在于这些因素的相对权重。"我们拥有更多工具来赋能和教育患者，这令人振奋，"哈佛大学研究员阿雅·饶表示。"我对AI个性化患者教育的潜力持乐观态度……但临床医生最终对临床AI负责。与其阻止患者使用这些工具，临床医生应主动开启对话：询问他们搜索了什么，AI告诉了他们什么，以及他们有什么问题，"她详细说明。
AI在医学中的复杂性在于它如今已能达到的 sophistication（精密度）。洛佩斯对冈萨雷斯病例的回应极为精细。首先，他使用最先进的系统：ChatGPT Pro+ Extended和Claude Opus 4.6 MAX。"这些模型——在最强大版本中——每月成本约200美元，"他说。其次，他将冈萨雷斯的全部医疗记录转换为文本文档，以便将所有信息集中一处。
然后，他创建了一个由AI生成的、近2000字的提示词，告诉AI它是一个"由世界顶尖专家组成的多学科肿瘤委员会"。获得一个模型的回应后，他将其传递给另一个模型以查找漏洞："这种'对抗模型'一直有效。就像人类一样：两个分享发现的平行研究团队通常比一个更高效，"他补充道。
这种系统是否适用于其他疾病类型，或者医生自己使用会怎样？对洛佩斯而言，答案显而易见："在不久的将来，我希望每个人的医疗记录不仅被数字化，而且被'消化'，以便AI处理。[这将允许]任何医生查阅你的完整[医疗]历史，并随时掌握多年结果。"
这不是一条容易的道路，但已有硅谷大型公司开始探索。今年1月，OpenAI推出了ChatGPT Health，用户可上传医疗记录。但如今，谁负责AI仍存在差异："我意识到并非每个人都能做我所能做的事，"冈萨雷斯承认。"有时间研究、知道如何阅读科学文献——即使有帮助——[或]在治疗期间建立国际人脉……"
"因此，"她继续说道，"我认为大声谈论[我的案例]很重要：不是作为榜样，而是作为论据，支持让这些工具和此类支持普及给每个人。"
在社交媒体上，冈萨雷斯的案例被拿来与GitLab(软件协作平台)联合创始人西德·西布兰迪吉相比较。他被诊断出患有骨肉瘤，且没有可用的医疗试验。随后，他使用AI分析了自己肿瘤的25太字节数据。在识别出某种蛋白质过表达后，他前往德国接受针对该标记物的治疗。如今，他的癌症已无法检测到。
"我的逻辑相同，"冈萨雷斯说。"当指南不适用于你的病例时，AI能帮助你找到合适的路径。但重要的是要诚实：西德拥有大多数患者——包括我在内——无法获得的技术和资源。如果我倡导什么，那就是这种应对疾病的方式不应取决于你能负担什么，"她补充道。
这些都是独特案例。冈萨雷斯的例子更接近常态，但仍属特殊。马克·苏奇指出，虽然这些案例不能作为模型，但确实提供了一个线索：一切已经改变……包括医学领域。
"医生应将此视为现代医疗的永久组成部分，并作出回应，避免陷入否定新工具的陷阱，"他肯定地说。"最好的回应是解释在哪些情况下[这些AI助手]有用，哪些情况下无用。这些系统即使推理薄弱也可能听起来可靠，尤其是在复杂病例中。这就是为什么医生应帮助患者将AI结果作为起点，而非诊断结论。"
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