医疗行业
一、理解医疗领域的常见问题或需求
LLM 出现之后，可能能解决的问题
1、好医院少，好医院排队严重，一号难求 （做小应用解决小问题）
2、专家太少，所有人都希望挂专家号 （做改造解决大问题）
3、在好医院做个检查经常要排1个月 （医生、医院、病人，分开考虑）
4、医生工作负担过大，医生培养周期长，人才供应不足 （至少有一个群体是利益极其一致的）
5、医疗数据共享不足，重复检查情况严重
6、住院床位紧张，排不上
7、医患关系紧张
8、线上问诊能力太弱，无法为线下分担压力等
二、解决这些问题或需求
没有 AI 的情况下都在如何尝试一层一层剥离分析，做取舍，给复杂问题找到一条主线 从主线出发找到一个切入点
主线思路1:
解放医生的部分工作切入点：录音电子病历助手
主线思路2:
分担医生的坐诊压力切入点：在线问诊Agent
三、现行的优秀解决方案
3.1 问诊沟通、
AI 要明确知道自己要追问获取的信息是什么
任务：根据用户的输入内容，确定要填的槽位是什么病人说：肚子疼3-4天了，尤其是在吃饭后，还恶心想吐。 主诉：肚子疼
有了主诉之后，医生追问的那些问题，都是想要获取什么信息？疼痛性质：胀痛、绞痛、刺痛、钝痛等
疼痛强度：0-10分
疼痛持续时间：如“每次半小时”诱发因素：吃饭、运动、休息等
伴随症状：恶心、呕吐、发热、胀气等起病时间：如“3天前”
症状规律：持续性、间歇性、进食后加重等
！！！ 预设槽位
- chatgpt配置及约束填槽
- 每一种主诉，候选的检查项目其实并不多
3.2 出检查单
每一种主诉，候选的检查项目其实并不多
发烧：血液检查、病毒检测、尿常规、胸部X光
胃痛：血液检查、幽门螺杆菌检测、胃镜、腹部超声喉咙痛：血液检查、咽拭子检测、喉镜检查
腹泻：血液检查、大便常规检查、胃肠镜咳嗽：血液检查、痰液检查、胸部X光、
皮肤起疹子：血液检查、过敏原检测、皮肤活检头晕：血压监测、耳鼻喉科检查、脑部CT或MRI
主诉：胃疼
什么时候应该去做幽门螺杆菌检测？什么时候应该去做胃镜？
幽门螺杆菌检测：如果你的胃痛与饮食、胃部不适、恶心、腹胀等症状有关，并且有幽门螺杆菌感染的风险（如家族史、长期使用某些药物等），医生可能会建议先做幽门螺杆菌的检测。
胃镜检查：如果胃痛较为严重、持续，或者伴随有黑便、呕血、体重减轻、吞咽困难等症状，或者怀疑有严重胃病（如胃癌等），医生可能会建议进行胃镜检查。
做什么检查来自槽位选项的排列组合
病人1
胃痛性质：绞痛
疼痛强度：6-8 分，属于重度疼痛疼痛持续时间：半小时
诱发因素：休息 伴随症状：恶心起病时间：上周症状规律：间歇性既往病史：恶心生活习惯：抽烟
药物使用：用过一些药，效果一般相关检查：做过胃镜
家族史：有类似病史或消化系统疾病
3.3 线下检查
检测 -> 关联APP出报告
- 1智能设备自检 2社区上门检查 3移动影像车
3.4 诊断结果
- 轻度： AI通过出诊结果，给治疗方案
- 中等： AI通过出诊结果，建议真人医生在沟通
- 严重：切换真人医生继续沟通
- 特别严重：切换真人医生继续沟通
上述经过国家审批
3.5 治疗方案
- 3.5.1 基本治疗方案是：AI出治疗方案，视病情严重程度，医生辅助确认AI的治疗方案
专家会如何追问患者（继续整理槽位）
1、症状的持续时间和变化：咳嗽持续多久了？咳痰的性质如何？是否有发热？
2、是否有急性加重的症状：症状是否突然加重？是否呼吸急促或喘息加重？
3、是否有其他系统性症状：是否出现乏力、食欲不振等全身症状？是否有咳血或痰中带血？
4、既往疾病和合并症：之前是否确诊过慢性支气管炎、或者其他肺部疾病？是否有其他基础疾病，如糖尿病、心脏病？
5、药物使用情况及效果：是否正在使用任何药物？效果如何？
6、生活方式、环境、背景因素：吸烟情况？生活和工作环境中的烟雾及污染情况？
治疗方案通常有多种类型，通常要根据患者情况选择治疗方案
1、药物治疗
2、手术治疗
3、物理治疗
4、生活方式调整
5、综合性治疗方案
对于较轻的病症，AI 已经给出了治疗方案下一步，你会如何设计？
- 3.5.2 AI医生评测
- 测试结果 真人医生及AI医生的评分分别为 7.5分和7.2分 基本持平
在评审过程中，专家们也发现了一些意想不到的“惊喜”：
比如，出现漏诊误诊的概率比较小。
北大人民医院薛峰主任就发现，MedGPT通过多轮询问，根据患者脚底板疼痛症状，竟然在最后可以推断诊断出「有可能出现压迫颈神经」这样的结果。
这也就是说，从知识储备上，AI医生其实可能高于一个经验不太丰富的医生。
另外，MedGPT就诊时的“沉稳"表现也得到了点赞。
中日友好医院心内科主任医师任景怡就表示：我觉得最好的一点是当诊断尚不明确时，MedGPT并不会轻易给出结论，而是要坚持通过继续问诊或检查收集更多信息。
于是即便MedGPT还存在一定问题，她还是给了比真人医生还高的分数，并直言：这是里程碑的结果。
- 病症多样性及覆盖人群
到此，挂号看病的模式可以进行一次结构性优化
1、在线挂号之后不用等，直接 AI 医生立刻开始问诊
2、需要检查不用等，在线支付，就近检查
3、拿到报告之后不用等，在线解读报告，轻微病症可在线确诊
4、诊断开药之后不用等，轻微病症可在线支付，送药上门
5、无法在线确诊的，无法就近检查的，才需要线下就医
6、线下就医根据病症严重程度自动分级，专家精力集中在更严重的患者身上整个漏斗完成了多层分流，缓解医疗资源紧缺情况
3.6 随诊访问
填槽(Slot Filling) ：在对话系统中，指从用户话语中提取关键信息并填入预定义的槽位。
- 例如在订票场景中，从"我想订明天去北京的机票" 中提取"时间 = 明天"、"目的地 = 北京"。
做知识库：好的知识库一般是现做的，不是手里已知的资料
- 例如手头有10G、8G的内部资料，TXT好于word（word可能会自动帮你添加一些格式等），最好EXCEL
目前开处方 必须真是医生 AI不行
