最近一兩年,最火的就要數(shù) AI 了。
從 ChatGPT,到火爆全球的 DeepSeek,現(xiàn)在越來越多人都逐漸養(yǎng)成了用 AI 的習慣,無聊的時候用 AI 聊聊天,工作的時候用 AI 偷下懶、需要配圖的時候讓 AI 畫一個……甚至還有人生病了也會向 AI 求醫(yī)問診。
近日,某大廠 CEO 描述了一次 AI 問診的經(jīng)歷,里面還提到了因為喝隔夜的 VC 水導致反射性低血壓。
隔夜的 VC 水會導致反射性低血壓?還能喝嗎?生病了可以問 AI 嗎?今天就來聊聊這些問題。
反射性低血壓是怎么回事?
反射性低血壓,又叫反射性暈厥(reflex syncope)或神經(jīng)介導性低血壓(neurogenic hypotension),是指由于自主神經(jīng)反射活動異常,導致血壓突然降低和/或心率減慢,從而引起短暫的腦供血不足、意識喪失甚至昏厥的現(xiàn)象[1]。反射性低血壓的常見表現(xiàn)就是心率迅速減慢、血壓快速下降等癥狀[2]。
反射性暈厥不是慢性疾病,而是一種急性反應,通常在某種刺激下突然發(fā)作。導致反射性暈厥的刺激原因有很多種,常見的包括
1.情緒刺激:如果遇到恐懼、疼痛或者緊張情緒,比如抽血時暈倒。
2.體位變化:最常見的就是長時間靜坐或者蹲著后突然站起來。
3.環(huán)境刺激:比如悶熱或者擁擠的環(huán)境中。
4.排尿排便:排尿性暈厥在老年男性中比較常見。
5.胃腸道刺激:吃得太快、太飽,或腹瀉、嘔吐時,胃腸道刺激誘發(fā)反射性暈厥。
6)食源性疾病:某些細菌性毒素可通過刺激迷走神經(jīng)或引發(fā)劇烈腹瀉、嘔吐,導致人體大量水分丟失,電解質(zhì)紊亂,從而誘發(fā)反射性低血壓。
有醫(yī)院對 52 例反射性暈厥患者進行了臨床分析發(fā)現(xiàn),共有血管減壓性暈厥 29 例,排尿性暈厥 13 例,頸動脈竇性暈厥 5 例,咳嗽性暈厥 3 例,直立性低血壓性暈厥 2 例(其中 1 例為孕婦,1 例為上消化道出血患者)。13 例 排尿性暈厥中,有 6 例是在睡醒起床排尿前后發(fā)生,4 例在飲酒后排尿發(fā)生,3 例在打麻將時排尿時發(fā)生。發(fā)作前有不同的誘因,如頭暈、眩暈、面色蒼白、出汗、惡心、視物不清等[3]。
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總的來說,當人的身體受到某些特定刺激時,我們的身體可能做出過度反應時,血壓和心率會突然下降,導致大腦供血不足,就會引起反射性低血壓。?
隔夜 VC 水會導致低血壓嗎?
答案是:不會。VC 泡騰片不會引起低血壓,隔夜 VC 泡騰片水也不會造成低血壓。
維生素 C ( VC ),又叫抗壞血酸,它是一種水溶性維生素,具有很強的抗氧化性。它在人體內(nèi)起著多種重要作用,比如促進膠原蛋白的合成、幫助鐵的吸收等。當我們把 VC 泡騰片泡在水里時,VC 就溶解到了水中。正常情況下,VC 水溶液是比較穩(wěn)定的,因為VC本身有很好的抗氧化作用,還能抑制細菌的生長,所以即使隔夜喝也通常沒有問題。
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博主說“又來了點蒙脫石散和補液鹽”,說明他當時可能有腹瀉或者嘔吐現(xiàn)象,很有可能是喝了變質(zhì)飲料或吃了變質(zhì)食物引起食源性疾病,低血壓是腹瀉等情況造成的。畢竟最近氣溫高,很多人會因為吃了不干凈的食物導致急性腸胃炎,發(fā)生嚴重的腹瀉。
生病了問 AI?
最近幾年,隨著 AI 技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的研究和應用正逐步從輔助工具向核心診療環(huán)節(jié)滲透 [4],不少人甚至用 AI 來求醫(yī)問診。但還是要提醒大家,目前 AI 距離臨床應用還有很大的距離。
最近一項生成式人工智能與醫(yī)生診斷性能比較的系統(tǒng)評價與薈萃分析結(jié)果顯示,人工智能的診斷水平還沒有達到專家級的可靠性[5]。此前也有醫(yī)生認為,無專業(yè)背景患者用 AI 看病像盲人摸象,不建議看病全靠 AI。
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因此,建議大家還是不要盲目迷信 AI 的作用,生病了還是及時去醫(yī)院看醫(yī)生,千萬不要迷信 AI 給你的“方子”。
參考文獻
[1] 劉文玲.暈厥診斷與治療中國專家共識(2018)解讀[J].中國實用內(nèi)科雜志,2019,39(11):949-955.DOI:10.19538/j.nk2019110107.
[2] 朱秀勤,王禹,寧清秀.心血管病介入治療致反射性低血壓的觀察與護理[J].中華護理雜志,2001,(03):32-33.
[3] 馮周云,馮周臣.反射性暈厥52例臨床分析[J].中國社區(qū)醫(yī)師,2005,(11):26.
[4] Rajpurkar, P., Chen, E., Banerjee, O. et al. AI in health and medicine. Nat Med 28, 31–38 (2022). https://doi.org/10.1038/s41591-021-01614-0
[5] Takita, H., Kabata, D., Walston, S.L. et al. A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians. npj Digit. Med. 8, 175 (2025). https://doi.org/10.1038/s41746-025-01543-z
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