你可能也好奇过：如果有一天，手机拍张自拍，AI看完直接给你开药，不用排队、不用等医生，这事到底算进步还是冒险？
今年9月，美国犹他州批准了一个新项目，一个AI系统将为患者诊断并开具处方。这是第一次，不需要人类医生把关，患者就能通过AI开出药来。
听起来像科幻，但它已经落地了。而且，它只针对一种病——痤疮。
一张图看懂：AI开药到底怎么走
先别急着想"AI要取代医生了"。这个项目的边界，比标题看起来窄得多。
它由医疗初创公司Nolla Health发起，整个试验为期一年，目前仅在犹他州进行，只针对轻度至中度痤疮成年患者。
流程是这样的：用户每月支付4.99美元订阅Nolla Derm应用程序，完成身份验证后填写个人健康信息，并按指引从5个角度拍摄自己的面部。
随后，AI识别痤疮问题、评估皮肤油脂分泌情况，并计算出痤疮严重程度评分（最高5分）。
一旦评分超过3.5分，或者用户正处于怀孕、哺乳期、患严重肝肾疾病等，AI自主开方流程将终止，转由人类医生评估。
最后，经过筛选的用户进入处方阶段，AI结合各项信息，从一份包含8种药物的指定清单中推荐治疗方案。用户可以选择送药上门，也可以拿着处方到当地药房买药。
这份清单中的药物均为乳膏和凝胶，具体包括维A酸、阿达帕林、过氧化苯甲酰、壬二酸，以及克林霉素和过氧化苯甲酰搭在一起的复方，此外还有几款按需调配的"定制版"，分别加了烟酰胺，或外用螺内酯（后者有两种配方）。
口服药物、异维A酸和重度痤疮不在试点范围内，AI不能推荐任何超出清单范围的治疗方法。初次就诊之后，用户还可以在程序内复诊和调整处方。
为什么是痤疮？因为在美国看皮肤科实在太难约了
这个选择不是随便挑的。
在美国，患者平均要等36天才能见到一位皮肤科医生，而像痤疮这样的问题，每年影响着多达5000万美国人。
等待本身不会要命，却会拖延治疗、消磨耐心。
于是Nolla Health的思路就是：既然皮肤看得见、拍得清，又高度依赖图像判断，不如让AI先把这件事接过来。
公司反复强调，这不是要取代医生，"而是让AI承担重复性高、风险相对低的诊疗工作"，从而把皮肤科医生释放出来，去处理更复杂、更高风险的病人；一旦AI无法"有把握地选出治疗方案"，就会将用户转介给医生。
该公司的口号是"人人可得的私人医生"。
Nolla Health由三位创始人于2024年在挪威创立。2025年9月，公司获得了450万美元种子轮融资，并将总部设立在美国纽约州纽约市。
三位创始人背景互补。路易斯·韦纳斯（Luis Wenus）曾是一名工程师，帮助过数字身份系统World ID实现首批200万用户；路易斯·索恩克森（Luis Soenksen）是麻省理工学院博士、约翰·霍普金斯大学研究人员，在皮肤病学的人工智能建模领域深耕约十年；肖恩·盖格（Sean Geiger）曾任苹果高级软件工程师。
从团队配置来看，这三人分别代表着增长型产品人、科研型科学家与工程型开发者。公司的野心，就是把"技术"和"医生"放进同一个系统里。
创始人兼CEO韦纳斯早期接受采访时提到，自己成长于一个医生父亲与营养师母亲组成的家庭，始终有健康专业人士相伴左右。长大后他才意识到，这种随时可问诊的便利其实十分稀缺。因此，他希望将其变为常态，而非奢侈品。
与许多仅将聊天机器人套用在旧系统上的公司不同，Nolla选择自建整套"全栈"能力：从识别病情、追踪变化，到开方和转诊，全部自主完成。
支撑这套平台系统的，是大型多模态模型（LMM）、视觉变换器（ViT）及其他机器学习系统，通俗地说就是能同时理解图像和文字的AI。用户上传的每一张脸部照片，对模型而言都是一组可供分析的数据。
公司官网称，它们的平台是在超过300万条标注过的临床病例上训练出来的，用来从图像和用户数据里寻找规律；也有媒体报道的口径是"超100万皮肤病学病例、覆盖1600种病症"。
三阶段推进：先让医生盯着，再慢慢放手
把处方权交给算法，最直接的问题就是：万一它错了怎么办？
为了降低试点项目风险，公司将推进过程分成了三个阶段：
- 第一阶段（至少4周）：对于前100名用户，AI生成的每一张处方，都必须经过两名人类执业医生独立审核和批准，才能提供给用户；
- 第二阶段（至少8周）：接下来的400名用户，由AI直接生成处方，但医生会每周审查一次；
- 第三阶段：逐渐进入自主模式，医生每月抽检至少10%的处方，并审核病情加重或出现不良反应的病例。
推进过程中，一旦发生任何严重不良事件，项目将立即暂停。每次进入下一阶段之前，项目必须达成一定目标并获得州政府批准，目标包括AI诊疗与医生意见的一致性至少达到95%、医生抽检未发现AI遗漏严重情况，并且未出现严重不良事件。
这套设计的意思很直白：先让AI在医生的眼皮底下干活，证明自己靠谱，再一点点松开手。
方便省钱，但风险的不确定性还在
公司提供这项服务的初衷，是让AI安全地处理常规、病情轻、不紧急的病例，为患者省去预约挂号的等待，还有到医院就诊的时间和费用。这可能会帮助患者及时就诊和规律治疗。
而且，将工作里低风险的常规部分委托给AI，也可以帮助医生从重复的工作中脱身，将精力集中于病情复杂、风险高的病例。
然而，无需医生事前审核这一点，引起了医疗界的关注和担忧。
在健康领域，过度信任AI引发过多起意外。比如，2025年有一名60岁男子听从了ChatGPT的建议，将食盐（氯化钠）换为溴化钠以减少钠的摄入，结果发生溴中毒，出现了严重的幻觉和攻击行为。
事实上，犹他州开放AI续开处方时，就遭到过医生的强烈反对。医生们担心，AI无法替代人类面对面时全方位的观察与综合判断，可能忽视患者生活或病情的变化、潜在的药物不良反应或者不当用药。
另一方面，AI诊断治疗的扩张也将一个法律和伦理难题摆上台面：如果AI开出了错误的药物，患者用药后出了问题，谁来负责？是开发这个程序的公司、批准这项试验的政府部门、参与抽检监督的医生，还是患者自己？目前，这方面的司法判例仍是空白。
监管路线分歧：犹他州的孤例为什么格外受关注
犹他州的这项试验，像一发信号弹，预示着AI在医疗决策中的角色将快速扩张。而这种扩张，早已不是零星现象。
最能说明问题的是数量。美国FDA授权的AI医疗器械，2015年仅6件，2025年一年新增300多件，截至2026年9月累计超1600件。
临床使用AI的美国医生比例，也从2025年3～4月的47%升至2025年11月～2026年1月的63%。Doximity调查显示了这一变化；Doximity为美国领先的医疗专业人士数字平台，拥有超过300万会员，其中包括超过85%的医生。
但真正的分水岭不在用不用，而在于让AI走到哪一步。这一步之差，对开发者、医疗机构与监管者都是考验，而分歧最集中地体现在监管上。
美国联邦至今没有重大立法，于是各州各自为政。2025年，美国21个州通过了34部AI医疗相关法律，2026年上半年又新增约14部。
比如德州要求AI参与诊疗须向患者书面披露；爱荷华州则针对医保理赔立规矩，AI可以做初审，但拒绝报销不能只凭AI一句话。
相比之下，欧盟《人工智能法案》把医疗AI一律归为"高风险"、按最严标准来管，执行时间为2027年12月（独立系统）和2028年8月（嵌入器械）。
中国现行规则更直接，明确禁止AI替代医生开处方。中国《互联网诊疗监管细则（试行）》规定，处方应由接诊医师本人开具，严禁使用人工智能等自动生成处方。
世卫组织2024年的治理指南则点出这类系统的核心风险：幻觉、数据偏见、"黑箱"不透明。
正因为全球监管路径存在分歧、多数仍划着红线，犹他州这个"允许AI开方"的孤例才格外值得关注。
这个小程序第一次真正跨越了"人工事先审批"的门槛，可能成为AI取代医生的第一步，也是今后AI接管日常基础医疗的关键一步。它的成功或失败，都将成为全球医疗AI发展的重要参考案例。
回到开头那个问题：每月4.99美元，AI不用医生把关就能开药，这事靠谱吗？
目前能确定的是，它只在一个州、一种病、一份8种药的清单里试水，而且前面两个阶段医生还在盯着。至于它最终会走向哪里，答案还在写。
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