据媒体报道，美国一位 31 岁的女性癫痫患者，在 25 天里把抗癫痫药逐步减到停，之后死亡。她的父母起诉了 AI 服务提供方。
报道里有两个数字被反复引用。一是她在与 AI 的对话中，谈到对副作用的担忧 158 次；二是她死后测得的血药浓度 0.64 微克每毫升，大约是治疗下限的五分之一。
这两个数字放在一起，说明她一直在找理由说服自己。
她做错的那一步
她做错的不是"问 AI"。人在害怕的时候会反复求证，这是本能。
她做错的是把"确认"当成了"许可"。
抗癫痫药和感冒药不一样。它的剂量是算出来的，起效和撤药都有窗口，突然停或者减太快，可能诱发癫痫持续状态，也可能引起反跳性发作。这类发作的死亡率不低，癫痫猝死是这个病最凶的并发症之一。
为什么加和减都要慢
拉莫三嗪这个药还有一层特殊性。它要缓慢加量，因为快速加量会引发皮疹，严重的会发展成史蒂文斯-约翰逊综合征。加要慢，减也要慢，两头都不能急。
她在 25 天里减到零，这个速度在临床上属于快。而这个速度是谁定的，报道里指向的是 AI 的建议。
抗癫痫药减停的三个条件
这一节不是给医生看的，是给患者看的。知道门槛在哪，才不会被一句"可以"带走。
第一个条件是时间。通常在完全没有发作 2 到 3 年之后，才考虑减药。不同类型的癫痫要求不一样，部分性发作、青少年肌阵挛这类，复发风险高，时间要更长，有的需要终身服药。
第二个条件是检查。脑电图要评估，看有没有亚临床的痫样放电。影像学看病因，如果是结构性病变引起的癫痫，减药要更谨慎。这两项不是走流程，它们决定了停药之后的复发概率。
第三个条件是方式。必须在医生指导下逐步减量，每一步减多少、隔多久减一次，都有讲究。减到一半的时候要复查，看有没有发作迹象。整个过程可能持续几个月。
三条缺一条，都不叫"可以停"。AI 说"听起来合理"，不构成其中任何一条。
AI说的话算不算医嘱
这是这个案子的核心争点，也是这类诉讼里最难的部分。
人工智能输出的是一段文字。它没有处方权，不能开药，也不能建立医患关系。从法律上看，它更像一个信息提供者，而不是医疗服务提供者。
但另一面是，AI医疗说的话在功能上像医嘱。用户问"我可以停药吗"，它回答"如果副作用难以忍受，逐渐减量是合理的"，这句话在语境里就是一条建议。
争论的焦点因此落在两处。一处是这条建议是否构成"医疗建议"，如果构成，那就涉及无资质行医的边界；另一处是平台有没有尽到警示义务，比如在涉及药物调整的问题上，是否明确提示"请咨询医生"，是否有机制在识别到高风险问题时就范。
免责声明和知情同意这两件事，效力都在这里被检验。多数 AI 产品在界面上写了"不构成医疗建议"，但这句话如果只是藏在用户协议里，或者每次回答末尾附一行小字，它的实际警示作用有多大，是可以被质疑的。
产品责任这条线同样绕不开。如果法院认定产品的设计存在缺陷，比如在高风险领域没有设置足够的防护，那责任就不在"用户误用"上。
这些都要等审理。AI医疗的边界，也会在这类案子里被一点点划出来。现在能说的只有一句：这个案子的判决，会影响所有做医疗相关 AI 的公司怎么设计提示和拦截。
平台责任卡在哪
法律之外，还有一个更实际的问题：技术能不能做到。
对AI医疗产品来说，识别"我要停药"这类问题，技术上不难。关键词匹配就能拦住大部分。难的是拦住之后怎么办：一律拒绝回答，用户会换个问法；给一个通用提示，等于没说；直接转人工，成本撑不住。
现在的普遍做法是分级。涉及药物剂量、停药、急症的问题，给一个强提示加就医建议；一般健康咨询，正常回答。这套分级的效果，取决于提示写得多硬气。
对患者这一端，AI医疗再热，能做的事其实很简单。
调药只找开药的医生。这句话没有例外。别试。换成别的医生，也要把用药史说全。AI 可以用来查资料、理解术语、准备问医生的问题，但不能用来做决定。
反复求证是个信号
家属这一端也有事可做。反复求证是一个信号，说明当事人心里没底。这个时候需要的不是更多信息，是有人陪他去一趟门诊。
处方权这三个字，是这套体系的底线。也是责任的落点。它不是一个形式，是有人要为这个决定负责。AI 无法负责，所以它不能有这个权。
本文不构成用药建议；抗癫痫药增减停须由神经科医生决定。
引用来源
上观新闻，《31 岁女子停药后死亡，父母起诉 AI 公司》，2026 年 10 月 30 日。
中国抗癫痫协会，《中国癫痫临床诊疗指南》，抗癫痫药物撤药指征与减量原则。