近日，江苏徐州一患者家属反映，在带患有高血压且对地平类降压药物过敏的老人就诊时，医生竟当着他们的面打开“豆包”查询用药。视频曝光后，涉事医院回应称，医生只是在查询新药是否适用，发现不适合后并未开药。尽管院方解释“从不用豆包开药”，但“当面查AI”的画面，无疑在医患之间划出了一道信任裂痕。

这件事的荒诞感在于：患者去医院看病，求的是医生的专业经验与临床判断，结果医生却当着患者的面，把问题抛给了一个大众聊天机器人。

必须承认，AI大模型进入医疗领域是大势所趋。国家卫健委等五部门印发的《关于促进和规范“人工智能+医疗卫生”应用发展的实施意见》，定位写得很清楚：AI是“辅助”，不是“替代”；北京、上海、天津等地也已明确禁用AI自动生成处方。不少三甲医院已经部署了专门的医疗垂直大模型，医生用AI快速核实信息并非不可取，面对过敏史谨慎查证，总比凭感觉开药要安全。

所以，真正的问题不是医生该不该使用AI，而是这道边界划在了文件上，还没落到诊室里。

先看工具边界。豆包是通用AI，不是医疗垂直模型，不能对严谨的临床判断负责。通用大模型的训练语料与算法并没有经过严肃的医学指南校准，极易出现错误或漏报。这种工具上的先天局限，决定了它不适合作为临床用药的决策依据，更不应承担具体用药建议的功能。工具本身没有原罪，问题在于它被放到了什么位置。在医院这个容不得半点试错的特殊场合，医生的医学疑问，应当交给有医疗器械资质、经过临床验证的专业系统来辅助，或交由临床药师、上级医师共同把关。

再看场景边界。工具选对了，也不等于怎么用都对。医生在后方用专业医疗AI查信息，与当着患者的面用AI回答具体用药问题，是两码事。即便医院部署的是专业医疗AI，当面使用也并非天然可接受。诊室是特殊场地，患者挂号求诊，相信的是医生作为最终判断者的把关能力；如果医生当着患者的面把具体用药问题抛给AI，再从屏幕上转述答案，医生就从“判断者”变成了“转述者”，极大损害了患者对医生的信任。场景一变，同一个工具的使用性质就变了。

把边界说清，还要把边界落到制度上。对医院来说，首先要建立AI工具准入清单，明确哪些医疗垂直模型可以在哪些场景使用；其次，要制定使用规程。坚持后台辅助优先，如确需当面查询，医生应先说明意图，不展示未经核实的生成内容，涉及新药、过敏史、药物相互作用等高风险问题须经临床药师或院内决策系统复核；再次，要留痕可追溯。记录工具名称、版本、查询时间、查询问题、采纳或不采纳的理由，必要时纳入病历或院内日志，出现不良事件可回溯。边界只有落进制度，才不是一句空话。

医疗不只是查得到、算得准的科学，更是要靠多年临床积累才能把握的手艺。守住AI使用的边界，才是对生命最大的敬畏，也是对医患信任最好的保护。（郑州大学 杨非雪）