AI时代下,医疗人该何去何从?

多客科技

作者：微信文章
这是坤

AI破界实验室的发起人

一个心灵手不巧的准牙医

一个喜欢武侠和经管的金庸迷

一个主动选择弃医从AI的探索者

最近我一直在思考一个问题：




AI时代下，医疗人该何去何从？



当Google DeepMind的AlphaFold以前所未有的精度预测蛋白质结构，将新药研发的周期从数年缩短至数月；



当微软收购的Nuance DAX系统，已经能实时将医生与患者的对话自动生成一份完整的电子病历，将医生从繁重的文书工作中解放出来；



当FDA已经批准了数十种AI算法用于阅片，其在肺癌、乳腺癌等领域的早期筛查准确率已可与资深专家媲美。

我常常在深夜里思考，

这股AI浪潮对于我们国内医疗人来说究竟意味着什么？

作为一名曾经的口腔医学生，现在的AI医疗领域创业者，我能深刻地感受到身边同行者们那种混杂着兴奋与不安的复杂情绪。

兴奋在于，我们手中拥有了前所未有的强大工具；

不安在于，我们赖以生存的传统价值体系，似乎正在被悄然重塑。

正是基于这样的背景，我发起了“AI医疗破界实验室”，并组织了7月5日晚上的这场深度对谈。

在会议正式开始前，一位特别的参会者 Helen 女士分享了她作为患者家属的十年经历。

她母亲身患血液病十余年，让她深刻体会到医改前后，医疗资源、用药策略的巨大变化对患者的直接影响。

她坦言，正是这些亲身经历，让她迫切地想知道：

“我们的AI，将来是不是有机会能够改变一些东西？”

这个源于真实世界、充满力量的提问，为我们整场高屋建瓴的讨论，注入了最宝贵、最坚实的“人性”基石。我们汇聚了70多位背景各异的同行者，共同叩问这个时代命题：AI时代下，医疗人该何去何从？

作为主理人，我想向你梳理通往AI医疗未来的认知框架。

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🧭 01 为何要变 (Why)：从“经验壁垒”到“认知破局”




我们首先要面对的，是内心最深处的焦虑：

活动一开场，厦门大学肿瘤外科的王同学就提出了一个极其尖锐的问题：

当所有关于AI的建议都指向“有经验的医生可以利用AI成为‘人形外挂’”时，

“我们在读的医学生却几乎没有什么临床经验，而且就现在的一些医患形式来说，很多时候老师都不太敢让我们医学生去进行一些临床的实际操作，这就限制了我们很多的学习。”



这道出了一个残酷的现实：以“经验积累”为核心的医学传统价值壁垒，正在被AI强大的知识检索与模式识别能力所消解。

但焦虑本身，就是改变的起点。对话给出的答案，是实现一次深刻的“认知破局”。

我们未来的核心优势，不再是单纯地比拼谁的经验更丰富，而是要成为一个“具备AI协作者+伦理监督者+数据治理者三重角色的复合型人才”。

这让我想起自己当初选择从口腔医学“破界”时的迷茫。

那本质上不是对医学的完全放弃，而是对个人成长边界的探索。

我们的任务不是转行去和AI专家比拼技术，而是要成为一个最善用AI的医学专家。

我个人推崇“假设-执行-验证”的闭环，这个源于日本711创始人铃木敏文的精益创业理念，与医学科研的思维方式异曲同工。



将每一个AI工具都看作一次科研实验，在日常工作和学习中主动应用、快速试错，并沉淀出属于自己的方法论。

为了帮助大家迈出第一步，王同学也分享了多个可供免费、体系化学习的渠道，如B站的科普UP主（哔哩人工智能学院、林毅LYi）和“和鲸社区”上为医学版本定制的训练营，这些都为迷茫的探索者提供了清晰的起点。

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🛠️ 02 如何改变 (How)：从“工具使用者”到“价值构建者”




明确了“为何要变”，我们自然会问“如何改变”？

资深AI创业者Seer的分享，为我们提供了从“术”到“道”的完整路径。他认为，我们首先要理解AI的本质是“认知能力的复刻”。

而要让AI为我所用，关键在于从一个被动的“使用者”，向一个主动的“构建者”跃迁。

他用一个生动的比喻解释了其中的技术核心：

如果说通用大模型（LLM）是一个知识渊博的“大脑”，那么AI智能体（AI Agent）则是在你和大脑之间，增加了一个中台。这个中台能预设角色、调用外部工具、并接入你私有的知识库。

而实现这一切的关键技术——RAG（检索增强生成），正是我们普通医疗人通往“构建者”的桥梁。我曾在会上用一个临床场景来解释它：


RAG技术的五大步骤

RAG技术，就像是给AI大脑外挂了一个可以随时查阅的、装满了最新临床指南和权威文献的“超级图书馆”。AI在回答你的问题前，会先去“图书馆”查资料，所以它的回答就变得有据可依，非常专业。这让AI从一个“经验主义”的医生，进化成了一个遵循“循证医学”原则的超级助手。

当然，通往构建者的道路并非坦途。

Seer也一针见血地给出了商业化的忠告：

“销售出身的企业主，他们企业的存活的可能性比技术出身的企业主会高很多。”

这警示我们，技术的实践最终必须服务于商业的闭环，创造真实的价值。

对于非技术背景的我们，他推荐了如字节跳动的Coze(扣子)、腾讯的元器等零代码平台作为起点。

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🗺️ 03 去向何方 (Where)：在真实世界的“缝隙”中寻找战场

拥有了成长的觉悟和技术的工具，我们最终的价值要在何处安放？

一线口腔牙周主治医师阿吉医生，用他18年的临床经验告诉我们，AI医疗的“战场”并非在云端，而在泥泞的真实世界里。

1、最大的痛点是“数据”而非“算法”：

他以北京多家三甲医院推行“院际数据互通”的缓慢进程为例，深刻地指出，病历系统不一、数据标准不同、隐私合规等问题，才是阻碍AI落地的根本性障碍。



2、最成功的商业模式是解决“生存问题”：

他以DeepCare为例，揭示了其成功的核心——它解决的不仅是医生的“诊断”痛点，更是民营诊所“获客、成交、营销、转化”的“生存痛点”。它的报告是医患沟通的“武器”，它的回访系统是客户管理的“助手”。



这给予我们深刻的启示：未来医疗人的机会，或许不在于追求技术的极致，而在于敏锐地发现那些因数据不通、流程不畅、体验不佳而产生的“缝隙市场”，并用AI工具去优化它、连接它、创造新的价值。

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🔥 04 思想的交锋：那些激荡在圆桌与开放麦的火花




在最后的互动环节，一些即兴的提问与回答，将对话的深度推向了新的层次。

1、创业者的困境：如何找到技术合伙人？

当临床背景的创业者（Plus）提出“如何找到技术合伙人”的困境时，Seer给出了务实的建议：参加AI/CS相关的学术会议、寻找外包、以及直接招聘。这背后揭示了一个现实：跨界合作，需要主动地“破圈”社交。

2、医学生的角色定位：我们是“AI调教师”吗？

当王同学追问“AI调教师”这个新角色的技术门槛时，Seer给出了一个令人振奋的答案：“不高，你全职学习的话一个月就可以掌握了。” 这意味着，医学生完全有能力在短时间内掌握AI应用的“微调”能力，成为连接技术与临床的宝贵“桥梁型人才”。

3、本科学历的价值：我们能做什么？

当临床医学本科生大琪子提出关于学历背景的困惑时，王同学建议，本科阶段的核心是“学习积累和多多了解探索为主，学历只是贬值，而非失去价值”，可以通过参与老师的“医工结合”项目、参加学术会议等方式，增长见识，得到启发。

4、关于被忽略的“核心”：

整场活动最高光的时刻，莫过于王同学在最后提出的那个问题：

“我们是否忽略了最核心的群体——患者？”

她提到，很多老年人甚至连医院的自助挂号机都用不明白，AI的全面推广，是否会加剧他们的就医困难？

这个问题，像一声警钟，让我们所有的讨论瞬间落地，回归到了医学的本源——人。



05 结语：真正的对话，始于共同的思考




在活动的最后，我基于王同学的提问，抛出了一个自己一直在思考的问题：

当2B（面向医院）和2D（面向医生）的商业化路径充满挑战时，

AI医疗的2C（面向消费者）商业化，真正的机会究竟在哪里？

我个人认为，机会或许就在于解决像Helen女士家人那样的真实困境，

在于满足普通人对自身健康的了解和掌控需求，

在于为那些被技术浪潮忽略的群体，提供带有温度的引导和关怀。

这场对话没有给出所有问题的标准答案，但它为我们描绘了一张地图。

地图上，有我们对个人成长的叩问，有我们掌握技术工具的路径，也有我们未来可以驰骋的广阔市场。

我们的探索，未完待续...

AI医疗破界实验室，期待与你继续同行。

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