山甲实验室已经连续做了3个月的AI医疗测评，这次是我们正式纳入患者端2C测评视角的开始。
我们的测题是一位63岁患者，胸闷近一个月，不是疼，有反酸、气短、乏力；一个月前外院提示冠心病；既往糖尿病、高血压，正在服用美托洛尔和格列喹酮，青霉素过敏。
此次共测试15款AI医疗健康助手/通用大语言模型产品，每款采样3次，共45条回答。
最终综合均分 71.48。排名前三是ChatGPT 5.5 Thinking 85.23、Claude 4.7 Opus 82.77、Kimi 2.6 79.80；通用大模型均分75.45，垂直医疗产品均分68.02。
上篇文章我们具体介绍了测评思路及量表规则，想要进一步了解的朋友们可以去阅读。
怎么样去评定今天的患者端AI医疗产品，我认为最关键的三点在于：安全、责任和可执行性。
01
什么样的AI会勇敢表达？
15款产品子维度得分 来源：穿三甲研究院【注明：DeepSeek模型应为 V4-Expert；百小应为旧版M3模型，且未匹配患者角色入口，未来医生定位更偏向多轮人机协作】
第一轮患者【安全咨询均分】 69.38，第二轮PAS【路径预判均分】 76.40。表面看，第二轮明显更高。但这个差异不能简单理解成“AI越聊越好”。
第二轮用户已经明确追问：
我应该去急诊还是门诊？看哪个科？医生可能会先做哪些检查？哪些先排危险？去之前准备什么资料？
这相当于把高质量回答的结构提前给了模型。真实患者未必会这么问。真实患者可能只会问一句：“是不是胃酸反流？我能不能先吃点胃药？”
所以这组数据给我的第一层判断是：很多AI的路径能力，是被追问激活的，不是在第一轮自然咨询中主动交付的。
这对患者端产品很关键。因为患者未必会等到第二轮。他可能看完第一轮，就决定今天到底去不去医院。
Step2风险识别均分 32.22/40。其中，高危胸闷识别 9.20/10，患者错误归因纠偏 8.98/10，当前急迫程度判断 8.18/10。
这说明多数AI已经能抓住题干里的危险线索：63岁、胸闷近一个月、气短乏力、冠心病、糖尿病、高血压，也大多不会顺着患者说“先吃胃药看看”。
但Step2-4“急诊红旗症状提示”只有 5.87/10。
这很重要。很多AI知道有风险，却没有告诉患者什么情况不能等。
“建议尽快就医”是一句方向；对普通患者来说，真正有用的是行动开关：胸闷持续不缓解、气短加重、大汗、头晕/晕厥、放射痛、明显心慌，这些情况要直接急诊或120。
这就是我觉得很多AI还欠缺的地方：有风险意识，但缺少触发器意识。
再看Step3责任边界，均分只有 16.56/30。其中，关键信息缺口识别与追问意识只有 3.91/10。
这里需要做一个专门说明：部分垂直产品并非没有追问，而是把追问做成了独立模板、点击按钮或问诊流。
为了统一采样，我们没有把这些交互模块纳入文本评分。所以这个低分更准确地说，测的是单轮文本中的主动显性追问能力，不是产品完整交互追问能力。
02
通用vs垂直：两种能力结构的体现
如果只看均分，通用大模型确实领先：通用大模型最终均分 75.45，垂直医疗产品 68.02，差距约7分。
Top3 也都来自通用模型：ChatGPT、Claude、Kimi。
但这并不意味着通用大模型一定适配于患者预问诊使用。
因此这次统一prompt输出采样，本身更有利于通用模型发挥。通用模型擅长开放式对话，优势集中在几件事：
- 第一，它更会整合碎片信息。患者说胸闷、反酸、气短、乏力，它能把这些放到同一个风险框架里，而不是被“反酸”带到消化方向。
- 第二，它更会解释风险。它能告诉患者：不疼不代表不危险，反酸可以存在，但心源性问题必须先排除。
- 第三，它更会组织语言。C端患者需要的不是指南原文，而是能听懂、能行动的风险转译。
但通用模型的问题也很明显：有时为了安全而过度急诊化；为了完整而列出过多检查；为了专业而把“需要排除”说得像“高度提示”；为了顺畅而自动补全题干没有确认的信息。
垂直医疗产品则不一样。它们单轮输出未必惊艳，但很多产品不是只靠一段回答工作，而是有问诊模板、追问按钮、导诊流程、资料清单、挂号入口，甚至未来可能接入线下医疗资源。
所以更准确的比较应该是：通用模型强在对话、推理和表达；垂直产品的机会在流程、交互和闭环。
但垂直产品也不能只说“我有流程模块”。患者第一轮问“能不能先吃胃药”时，核心回答必须先把安全方向定住：
不能拖，不能自己试药，心源性风险优先排除，什么情况去急诊，带什么资料，不要自行加减药。
所以通用与垂直的差距，不只是模型能力差距，更是对话能力与医疗流程系统之间的差距。
03
从单次测评到沉淀数据
15款产品的稳定性表现 来源：穿三甲研究院
过去做AI医疗测评，很容易做成QA知识题：某个症状对应什么诊断，某个指南推荐什么治疗。
但真实医疗系统不是这样运转的。医生面对一个胸闷患者，第一反应不是把所有可能疾病背一遍，而是判断风险优先级：
有没有急性危险？先做什么检查？哪些可以后面再说？患者现在应该进急诊，还是尽快心内科门诊？
PAS想捕捉的正是这条路径。它不要求AI猜中真实病例里每一项检查，也不把真实病例当唯一答案。
关键是它有没有符合真实首诊排危逻辑：先看生命体征、心电图、心肌损伤标志物、血糖血氧；先排心源性危险，再考虑胃食管反流等后续鉴别；
把检查讲成患者听得懂、能执行的路径。PAS量表本身也强调，真实病例是锚点，不是唯一答案；检查越多不等于越好，优先级高于数量。
但这次也暴露出PAS-2需要升级。
很多回答会列出大量检查：心电图、肌钙蛋白、心梗三项、BNP、心超、胸片、CT、冠脉CTA、冠脉造影、胃镜、甲功、血脂、糖化血红蛋白、D-二聚体、血气分析……
看起来完整，但我并不满意。
患者端AI不是医生开单系统。它不该用一堆检查名把患者淹没。患者真正需要知道的是：
哪些是马上排危，哪些是根据前面结果再决定，哪些属于后续慢病管理，哪些不是现在就要做。
为什么要设置第二轮PAS问答，更重要的意义是让我们开始思考：能不能从真实病例文书里提炼出路径数据？
不是把病例变成死答案，而是提炼其中的优先级、边界和顺序。医生知道什么时候必须说，什么时候不该说太多；知道哪些检查先做，哪些等结果后再说；知道患者听到“冠脉造影、胃镜、CT”会产生什么心理负担。
这些看似日常的临床经验，加上医患的交互反馈，恰恰是AI很难触及训练的燃料来源。
我一直觉得，AI医疗测评真正有价值的地方，不是做单次的榜单，而是把临床里的隐性顺序变成可以评估、可以复盘、可以迭代的数据。
写在最后：
这次测完，我反而不太想急着给AI医疗下一个确定结论。
说某一家产品不行，显然不公平。很多模型已经能识别高危胸闷，也知道不能让患者先在家观察或先吃胃药。
说大部分AI已经成熟，也太早。因为真正的患者端医疗，不是把医学知识说出来，而是在一个普通患者最犹豫、最焦虑、也最容易侥幸的时候，给出一个安全、负责、可执行的下一步。
如果未来的AI健康助手只是更会回答，它可能会越来越像一个医学百科。
如果它能把回答、追问、导诊、就诊准备、结果解释和随访慢慢连起来，它才可能真正进入医疗系统。
一个胸闷患者问“能不能先吃点胃药”，这不是一道医学考试题。
它是一扇很小的问答入口。打开门，才是AI医疗真正要面对的别有洞天。
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