医学团队的AI能做什么3个真实场景

医学团队的AI能做什么？3个真实场景

后台有条留言来自一个医学团队的负责人，问题问得很典型。

他说团队全是医学背景，公司要上AI，他们心里打鼓，一是怕AI来抢活，二是怕落地的技术活自己接不住。

他问，像他们这样的医学团队，在AI这件事里到底干什么。

这个问题值得写一篇，因为医学AI项目和别的行业不一样，离了医学团队，整个系统一天都转不动。

今天讲3个真实场景，全部是医学团队在AI项目里的核心活，技术有人接，这三件却是非医学团队莫属。

指南说明书先进库

第一件事，把资料盘进库。

医学团队手里都攒着一批资料，指南、共识、药品说明书、研究文献、患者宣教材料。

上AI的第一步不是买软件，是把这些家底盘出来。

好消息是，不用重新准备一整套，基于已有的盘点就行。

盘点的时候医学团队要标三样东西。

指南和研究标清楚年份和版本，哪个是最新版，哪些是历史版。

资料标清楚适用范围，什么情况下能用。

还有一条容易被忽略的，标清楚哪些资料可以用于系统加工和引用，这一条关系到后面对外输出时能不能用，一开始不标，后面返工。

剩下的活是AI的。

资料进库，复杂版式自动解析，表格和数据变成可检索的字段，这个场景在图博数智inFab上是现成功能。

历史版本也一起留着，指南年年更新，回看当时的证据是硬需求，这个前面专门写过。

高频问题做成答案库

第二件事，把高频问题做成答案库。

以患者问答为例，患者问来问去，就是报告怎么看、治疗前准备、期间注意、不舒服怎么求助这一批高频问题。

很多团队一听要做答案库就头大，几十上百个问题，标准答案写到哪年哪月。

实际的做法没那么重。

不用一开始把所有答案写完，先挑几个最有代表性的问题，医学团队给出三样东西，回答的要点，依据，绝对不能出现的错误。

AI按这个标准生成答案，医学团队审核通过，答案标准就立起来了，后面的问题照这个模子扩。

AI起草，团队定标准和把关，这个分工里团队的活一点没少，只是从逐题手写，变成立规矩和把关。

医生端的证据支持

第三件事，接住医生端的证据需求。

医生端是医学AI里最重的场景，医生面对病例，指南的推荐是什么，依据哪项研究，药物不良反应怎么比，这些信息散在几处。

AI的活，是把这些组织成证据链。

病例的脱敏条件信息输进去，指南里的推荐整理出来，连同证据等级一起给，有研究支撑的溯源到研究数据，属于专家共识的标明是共识，再叠上说明书的不良反应信息做比对。

医生追问情况特殊的患者，AI沿着证据链把相关证据继续调出来，方案怎么定，始终是医生的判断。

医学团队在这个场景里的活有两件。

提供脱敏或模拟的病例，作为验证的输入。

审核AI的答案答得对不对，证据引用得实不实。

一件是出题，一件是判卷。

审核医生药师说了算

三件事串起来，有个角色贯穿始终，审核。

答案类的，临床医生审。

用药相关的，药师审，不良反应、注意事项这些内容，药师不过关不能上。

验收出题也是医学团队的活，AI答得好不好，看证据是否支持结论，关键条件有没有遗漏，连续追问是否一致，这三条的判卷人，得是懂行的人。

AI答得再流畅，审核不通过就不能用，这条秩序立住了，系统才立得住。

医学团队在这个项目里的地位，不是配合者，是质量底座。

病历信息不出门

资料和病例相关的信息，脱敏是入场券。

系统跑在私有化环境里，数据在自家服务器，权限到人，检索留痕。

这一条不展开，医疗场景的老读者都知道分量。

AI落地不用懂技术

最后回答开头那位负责人的担心。

技术活真不用医学团队接。

图博数智做inFab交付，团队约80%的成员是FDE，前沿部署工程师，直接跟医学同事聊业务，把指南、研究、说明书之间的概念关联建成业务本体，这条建模的功夫决定系统的天花板，而这活由懂技术的FDE和懂业务的医学团队一起干，各干一半，谁也替不了谁。

所以医学AI项目里没有抢活这回事。

AI管组织和检索，医学团队管标准和判断，两头都重，缺一头就塌。

图博数智目前已经跟多家医疗相关机构及企业有成功的AI实践项目。

一句结论可以单独记下：医学团队的AI，资料团队标，标准团队定，判断团队把，技术有人接。

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