医生曾被视为最不易被AI取代的职业之一，但犹他州新项目引发疑问。医疗初创公司诺拉健康（Nolla Health）将提供无需直接人类监督的AI检查与处方，使该州成为首个以AI取代医生的州。项目范围有限，仅持续一年且只面向轻至中度痤疮患者。用户注册每月4.99美元的应用扫描面部填表后，AI分析皮肤、识别痤疮并生成严重度评分。

医生本是预计最不会被 AI 取代的职业之一，但犹他州启动的新项目让人怀疑这一点。一家医疗初创公司将开始提供无需人类直接监督的 AI 检查和开药服务，使犹他州成为第一个用 AI 代替医生的州。

好消息是项目范围有限，仅持续一年，且只面向轻中度痤疮患者。

流程是用户注册 Nolla Health 每月 4.99 美元的应用，用其扫描面部。填完病史和个人信息表后，AI 分析皮肤、识别痤疮问题、评估出油程度，并生成从清爽到重度痤疮的数字严重度评分（据 Bloomberg）。

AI 随后将评分与医疗信息结合，从八种获批疗法中推荐药物。

项目最终会全自动化，但前 100 张处方在送药房前须由真医生审核。

第二阶段，接下来 400 名患者的处方由 AI 提交药房，医生每周回顾审查。

最后阶段，医生每月审查至少 10% 的总处方量。

我们屡次看到轻信 AI 医疗建议的危险。著名案例是去年一名 60 岁男子听 ChatGPT 建议用溴化钠代替食盐，导致溴中毒，这种精神疾病自 19 世纪后就少见了。

今年 3 月，谷歌悄悄撤下 AI 搜索功能 What People Suggest，它提供有相似病症用户的众包健康建议。这发生在谷歌因报告称 AI 概览向用户展示不准确信息、可能危及健康而移除数个 AI 概览后不久。

Nolla Health CEO Luis Wenus 说，八种获批药物的副作用仅限于局部刺激或干燥，且处方限于外用药而非口服药。

尽管项目很小，这可能是 AI 取代医生或至少用于诊治轻症的第一步。

整体气氛谨慎乐观夹杂警惕：多数人认可拿痤疮这种低风险场景做人工智能处方试验，少数人强烈反对；分歧主轴是人工智能开药究竟提升可及性、绕开过时监管，还是把责任、滥用和数据风险转嫁给社会。

认为痤疮是低风险、适合先试的人工智能医疗场景

• 痤疮主要靠视觉评估，治疗方案成熟，后果相对可控，比一开始上癌症机器人治疗更合理。（较多人） > 痤疮是真问题，但风险低、主要靠看，解决方案也明确，适合用来评估技术。（@compiler-guy）
• 当前试点只有一年、仅限轻中度痤疮和单一公司，看到标题就“天塌了”可能过度反应。（较多人）
• 分阶段引入医生审核是正确路线，其他面向人的人工智能服务早该这么做。（较多人）

认为人工智能开处方能减少医疗系统的时间和可及性浪费

• 常见病、复诊开药高度重复，患者自己知道身体反应，却仍要预约、排队、被护士转诊、只拿到弱抗生素。（较多人） > 我扁桃体炎得过很多次，也经历过很多感冒流感，知道自己身体怎么反应，却还要被筛来筛去，最后只拿到弱抗生素。（@augment_me）
• 美国等对低风险处方管得过严，很多药只比非处方药强一点却必须看医生；人工智能能提高可及性、压低成本。（较多人）
• 慢性病尤其适合，药物和检查基本按阶段与血检结果走，患者常能预测医生会开什么。（少数人）

质疑人工智能到底增加了什么净价值

• 若医生监督必要，人工智能就引入额外错误风险；若不必要，这类药本就不该需要处方。它只是绕开法律要求。（较多人） > 如果医生监督是必须的，人工智能就带来危险误差；如果不必须，那这种药一开始就不该需要处方。（@slg）
• 有人直接主张禁止任何医疗人工智能，并用脑外科类比，强调不能因为痤疮简单就外推到高风险领域。（少数人）

担心责任、滥用和提示注入

• 出事时谁负责？系统必须有硬性限制和指南，否则会变成新的滥开处方渠道。（较多人） > 谁为它造成伤害负责？（@bena）
• 有玩笑以越狱指令要求开 Desoxyn 治注意力缺陷多动障碍，反映社区对提示注入、药物滥用和模型越狱的真实担忧。（少数人）

认为医生监督仍不可少，患者无法判断大语言模型的缺陷

• 医疗后果高，让医生监督在可预见未来仍必要；多数患者没能力识别大语言模型短板并做知情决定。（较多人） > 医生是后果很高的职业，在可预见未来让医生留在决策环节非常可取，尤其多数患者并不懂大语言模型的短板。（@HarHarVeryFunny）
• 反方认为医生并非不可替代：等待久、问诊短、知识陈旧，作为客户宁愿用人工智能，主要障碍只是视觉和具身能力。（少数人）

认为报道夸大了政策范围

• 这不是犹他州普遍允许无医生监督医疗，而是临时允许 Nolla Health 这家公司运营；标题有误导性。（较多人） > 犹他并没有允许任何普遍性的无医生监督医疗，只是暂时允许这家公司运营。（@grahamburger）
• 担心先例效应：先痤疮，后其他豁免，监管逐步被产业推动，且会大量数据挖掘。（少数人）

有价值的补充

• 分阶段审查设计值得复用：前 100 份处方必须由医生在提交前审核，接下来 400 份由人工智能提交、医生每周回溯审核，最后每月抽审至少 10%。
• 如果远程医疗中助理医师的 20 分钟问诊已足以筛查痤疮用药，那么人工智能的门槛问题本质上是处方监管边界，而不是纯技术能力问题。
• 慢性病场景里，药物和检查路径高度算法化，可能是比痤疮更自然、也更有收益的人工智能处方切入点。