随着短视频与社交媒体成为公众获取健康知识的主要渠道，医学科普在提升全民健康素养方面发挥了积极作用。然而，也要看到当前平台上的科普内容鱼龙混杂、乱象丛生：部分“伪专家”断章取义、贩卖焦虑；部分创作者跨专业科普，将个人经验等同于医学共识；更有甚者通过AI换脸伪装成专家，以科普为名行带货之实。普通消费者难以辨别真假专家，一旦因相信虚假科普而遭受健康损害，往往面临取证难、投诉无门的困境。这不仅侵害了民众的健康权益，也严重影响了医患信任。全国两会期间，针对平台上科普内容的乱象丛生，全国政协委员、西湖大学医学院妇产医学中心主任徐丛剑建议，要从建立“专家库+平台”直连机制、推行医学科普分级分类审核模式等方面着手解决。
全国政协委员、西湖大学医学院妇产医学中心主任徐丛剑
徐丛剑分析指出，尽管《关于建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制的指导意见》等文件已出台，但在实际执行中，由于平台审核标准不一、算法推荐唯流量论、专家库与平台对接不畅、违规成本过低等原因，虚假科普仍屡禁不止。因此，建立一套覆盖“准入－审核－推荐－反馈”全链条的医学科普筛选机制，已成当务之急。
在徐丛剑看来，一是伪科普泛滥且危害严重。全国超九成网络用户曾通过短视频接触健康科普，庞大的受众为伪科普提供了快速扩散的“温床”。二是现行政策存在落地盲区。2025年四部门联合发布《关于规范“自媒体”医疗科普行为的通知》，但传统的“机器初筛—人工复审”模式，对科普内容是否与执业领域匹配缺乏“关联性审查”，容易形成审核盲区。三是AI换脸造假手段迭代升级。一些机构通过深度伪造技术制造的假医生视频表情自然、语言流畅，普通用户难辨真伪。有的甚至采用“真人面具+AI换声”通过活体验证，系统误判率极高。四是算法机制加剧“劣币驱逐良币”。猎奇性伪科普因点击率高被优先推荐，严谨的科学内容反被淹没。现有算法难以识别内容的科学深度，导致优质科普难以触达用户。
对此，徐丛剑建议：第一，建立“专家库+平台”直连机制。建议国家卫生健康委、国家网信办等部门开放升级现有健康科普专家库，开发标准化API接口供主要平台接入。平台应对申请医学科普权限的账号强制通过专家库接口实时核验，不仅要核验医师资格证，更要核验科普内容是否与其备案的专业二级学科相符，并在主页明确标识其专业领域。
第二，推行医学科普分级分类审核模式。建议相关部门联合制定《网络医学科普内容分级分类指引》，将内容分为三级：一级“常识级”，由平台根据权威指南自动审核；二级“专业级”，需由认证的对应专科医生发布；三级“前沿/争议级”，需标注“本文仅为科普，不作为诊疗依据”，并引入同行评议。所有AI生成的科普内容，必须在显著位置标识“AI合成”。
第三，优化算法推荐逻辑，设立“健康科普”专属流量池。建议国家网信办指导平台企业在健康知识领域引入“科学性权重”，对认证专家发布的原创科普给予初始流量倾斜。建立“优质科普作品库”，对入选作品（如获得国家级科普奖项、被权威期刊转载等）予以长效推荐。
第四，建立全行业“黑名单”共享制度。对因发布虚假医学科普造成严重社会影响或被多次处罚的账号及背后MCN机构，实施跨平台全网封禁，提高违法成本。鼓励国家级医学组织、主流媒体入驻平台，建立“医学科普辟谣联盟”。开通便捷的公众举报通道，对举报集中的疑似虚假信息，平台须在24小时内启动专家复核程序，并公示复核结果。（记者 王薇）
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