“未来医生”首批专家团
当用户进入“未来医生”并发起问诊,MedGPT会优先完成患者病情收集、将信息结构化、生成初步分诊,智能匹配专科专家;专家团队在MedGPT的辅助下,处理每一份病例;当患者症状涉及复杂情况时,多学科会诊机制(MDT)避免用户“挂错科、走弯路”的困扰。所有服务可溯可查,支持多轮追问。
在这套体系中,AI 扮演着高效“助手”的角色:病情收集阶段,它通过结构化智能交互快速整合患者症状、病史等信息,将碎片化描述转化为规范数据;辅助决策时,基于海量病例库提供参考方向,为初步分诊和专科匹配提供依据;面对复杂病例,AI 会精准完成疑难分拣,优先将复杂情况推送给专家;日常的科普问答、诊疗流程中的辅助管理等重复性工作,也由 AI 高效承接。
而医生始终掌握着诊疗的核心决策权。专家或其团队会对每一份 AI辅助生成的诊疗建议进行最终审阅、判断并出具规范医嘱,同时对整个医疗团队的服务质量把关。
这套人机协作体系源于六年的模拟实验与三年的深度人机协作磨合。要让专家放心地在一份线上医嘱上署名,绝非简单堆砌技术就能实现。这需要构建一整套责任链条、安全体系,以及长周期的人机磨合机制。
从系统底层看,大模型必须具备专病专科的精细推理能力,不仅要达到DeepSeek、GPT-4o等开放式AI的通用水准,更要在医疗场景中持续提升有效性与安全性,抑制“幻觉”现象、规避误导风险。这类医学垂直模型的构建技术复杂度极高,医联为此开展了长达六年的模拟实验训练与交叉验证,并通过历时三年的人机协作磨合,最终建立起远超行业标准的模型安全阈值。
然而,仅有可靠的模型仍远远不够,人机协作的深度与流畅度才是平台能否真正落地的关键。尤其在涉及多学科会诊(MDT)的高复杂度病情中,系统需主动理解医学术语、识别信息冲突,更要能智能分解跨科室任务、动态调度资源并融合结论。这种多节点协同、高同步性的技术流程,代表着 AI 医疗应用在复杂场景下的进阶方向,需要长期的技术积累与场景打磨才能实现。
“未来医生”要求专家团队必须深度介入:复核结果、签署医嘱、承担相应责任。这不仅需要技术层面能精准“理解医生的专业表达”,更要求医生亲自参与系统训练、决策磨合与工作节奏适配的全过程。
从2014年起,医联持续打造线上医疗服务链条,服务覆盖用户问诊、医生协作、药品配送、患者随访等多个核心场景。“未来医生”将持续优化模型能力,扩大专家网络覆盖,探索基层医疗协作、慢病管理、数字健康保险等领域的新型服务结构。
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