“有咳嗽，轻微流鼻涕的症状该吃什么药？”记者向DeepSeek咨询了疾病的治疗、药物使用等问题，DeepSeek都给出了相应建议。不过，记者也注意到，DeepSeek在回答中会提示，给出的建议“仅供参考”如有需求请及时就医。此外，记者于2月26日试用了某三甲医院的AI医生，在询问到CT预约流程时，DeepSeek却直接建议联系医院的客服或通过医院的在线平台获取最准确的信息，并未给出记者想要的精准答复。

　　现在，人人都在谈AI，谈大模型，仿佛有了AI就掌握了打开新世界的钥匙。但奇怪的是，有些AI的算法表现并不尽如人意，问题出在哪里？

　　一方面，AI的性能很大程度上依赖于它被“投喂”的数据，吃得越多，它就越聪明。据悉，AI系统通过学习和分析大量数据来作出决策和预测。某三甲医院信息技术工作人员表示，未来随着AI技术的不断发展，对数据质量的要求将越来越高。只有建立起完善的数据库，才能确保AI系统持续、稳定地发挥出最佳性能。由此可见，AI医生并不是越用越聪明，而是通过不断学习和优化来提升其性能。

　　另一方面，AI擅长的是大数据处理、根据指令执行重复性任务、模拟人类既有的知识框架，也就是说，对于一些具有创造性、超越思维定式的内容，AI还很难胜任，只是变着样的排列组合、汇总筛选。因此，尽管AI在大数据处理等方面展现出强大能力，仍需人类的智慧和创造力来引领和突破。

　　AI与医疗的深度融合还带来多少新可能？

　　AI与医疗的深度融合已经取得了一些进展，如辅助诊断、个性化治疗建议、智慧病房等方面，但要实现全面深度融合仍面临技术、伦理、法律等多方面的挑战。