今天小编分享的互联网经验：用AI给孩子看病，这届家长很「敢」，欢迎阅读。
今春，AI 儿科医生是 AI 医疗圈的热门议题之一。
3 月，北京儿童医院牵手百川智能，发布了国内首个儿科医学大模型，推出基层和专家两个版本 "AI 儿科医生 "；4 月，重医儿童医院联合左手医生，推出 " 儿科 AI 家庭医生 "，以及适配大模型应用的儿科循证知识库。
这两家顶级儿童医院迅速下场之外，还有多家医院正在应用 AI 儿科产品的路上。
现实中，儿科医生荒、儿童就医难等困境存在已久。因为儿童难以准确诉说病情，儿科又被称为 " 哑巴儿科 "，医生仅能凭借有限沟通、查体等诊断病情；儿童用药的品种有限，剂量也多靠医生酌情使用；再加上儿科又是 " 小全科 "，培养一位优秀的儿科医生至少要八到十年。
借助 AI 大模型的 " 聪明大腦 "，能否弥补儿医需求的巨大缺口？
除了让 AI 服务医生、提高诊疗效率，医生调教后的 AI 能否直接服务患者？
AI 儿科医生，有可能成为 " 医疗 AI 杀手级应用 " 吗？
AI 儿科家医：解宝妈之急
一位健康的年轻女性成为妈妈后，往往要面对很多突如其来的医疗护理问题，如新生儿黄疸、肠胀气、湿疹、过敏等。
强烈关切之下，大到发育迟缓、感染肺炎，小到便秘腹泻、头型不圆，宝妈们对孩子的一切健康问题都十分在意。在传统的互联网医疗问诊场景中，年轻妈妈即是咨询频次较高、有支付意愿的群体。
如今，已有许多用户用 Deepseek、豆包等解读化验报告、进行轻问诊，但通用大模型直接用于严肃医疗，存在较高的幻觉度，普通用户有时难以判断答案准确性。另外，DS 等在分析病情、推荐药方时，通常会列举多种可能性，缺乏专业医学训练的人难以甄别选择，存在误诊风险。
因此，开发垂直领網域的 "AI 智能医生 "，成为多家厂商的选择。百川智能开发了 " 百方 AI 智能医生 "，豆包官方上线了 " 健康咨询小助手 " 智能体，重医儿童医院联合左手医生开发了 " 小乙 · 儿科 AI 家庭医生 " 等等，这些 2C 产品目前都可以免费使用。
那么，哪家智能医生的问诊准确度、体验感更胜一筹？一位医疗行业人士表示，因为医疗存在极大的信息不对称，C 端患者难以迅速判断，但有个参考指标：即该 AI 医疗厂商开发的产品，进入了多少家顶级医院，包括智能病例系统、AI 辅诊系统等。
一方面，因为医院具有专业判断能力；另一方面，产品入院意味着 " 医疗数据可及性 "，而数据正是训练 AI 模型关键。
左手医生创始人兼 CEO 张超也表达了相似的看法，他归纳认为："AI 医生的竞争力 = 头部医疗资源触及度 x 个人健康档案厚度 "。创业七八年，在 B 端，左手医生针对医院开发的诊室听译机器人、医院信息化軟體等，服务了 Top100 医院中的 40 家。
" 针对 C 端，我们目前更关注成为百姓的‘健康管家’，治疗前，用户可以咨询儿科 AI 医生，从而获得病情复杂性、是否需要入院就医、推荐哪个医院的某位医生等判断。"
他举例道，如婴儿绿便，AI 医生会询问用户喂养方式、体温、环境改变（如是否受凉）、症状演变（如是否腹泻 / 脱水）等，以给出病情分析，判断是否需要立即就医。随后，根据诊断结果，会附上重医儿童医院录制的专业科普视频，供用户学习。
现阶段，医院和厂商开发的 " 儿科 AI 家庭医生 "，也自设了很多约束边界，来把控严肃医疗场景的咨询风险。例如：可以分析化验单，却没有上传患者症状图的入口；可以推荐护理方式，却没有用药建议等等。
在交谈中，多位受访者曾提及AI 要学习医生的提问方式和思维链。" 医学诊断，是从发散到收敛的过程，问诊过程要采集很多信息，最终收敛至一个明确的诊断 "，张超认为既往做 " 诊室听译机器人 " 和智能病历的积累，让与重儿合作开发的这款 AI 医生，可以较为准确地理解并反馈患者意图。
目前，这款儿科 AI 家庭医生主要依靠医院端的自然流量，将线下患者导流至线上。对医院而言，儿科 AI 医生可承担起治疗前 " 远程分诊 "、治疗后 " 医患教育 " 等功能。而且，AI 医生在向院外更广泛患者扩散的过程中，也能够为医院带去更具治疗价值的病人（如为三甲带去疑难杂症患者）。
不过据既往经验，此类 AI 医疗产品很难从医院、医保获得直接收入。那么，" 儿科 AI 医生 "，未来如何打通商业化呢？
张超认为，2C 可以收取低价订阅费用，如日费 1.9 元、月费 9.9 元等，关键是检验产品力和用户粘性。未来，可以给 AI 医生用户做就医指导，即更精细的分诊、甚至安排就诊；再进一步，让 AI 医生为用户提供个性化健康指导。
儿科，不是好的变现场景，因为开不了大处方（儿童用药限制极多）、大检查；但儿科背后的宝妈群体，确实消费的好人群。她们不仅关注孩童和自身的健康，也能影响丈夫、父母等人的医疗决策。" 有位宁夏的女性用户，使用 AI 智能医生，为 6 个家人建了档案。"
上述医疗行业人士认为，AI 智能医生是一个流量入口，用户量达到一定规模后，商业化的合作方有很多，如药、硬體、保险等等。但关键是要有一定的用户规模，所以接下来谁能快速入院（获客），成为竞争的重点。" 入院，也是占坑。一般情况下，医院（数字化）是拒绝重复建设的。"
AI 进入儿科：补医生之缺
由上可见，现阶段 AI 儿科医生更多解决 " 轻问诊 " 需求，更加核心的诊疗依然靠 B 端医生完成。当生成式人工智能席卷而来，很多儿科医生也在用 AI 工具提高工作效率、拓展诊疗思路。
儿科临床诊疗，很大程度上依靠医生与家长的沟通、对患儿的细致查体等，" 我是一位从业 25 年的儿科医生，非常喜欢和患者沟通，但不太喜欢把大量时间耗费在病历资料的书写整理中，" 曾就职于湘雅二院、现卓正儿科医生黄丹琳表示。
在黄丹琳的期待中，希望 AI 能够成为医生助理：在诊前，辅助分析患者健康信息，结构化呈现既往病史；诊中采集、记录病历信息，提高接诊效率；帮助管理患者，让医生有更多时间关爱患者，集中精力做身体检查、处理复杂决策等核心任务。"AI 可以成为儿科医护人手短缺的补充，而非替代。"
由于医学复杂性，这些看似不难的功能，在大语言模型技术成熟前，并未得到很好的解决。例如让 AI 自动记录问诊过程、生成一份高质量的病历，语义理解是核心难点，靠传统自然语言小模型就会出现大量冗余和不准确。
但近两年，随着 AI 能力提升，相关问题陆续得到解决，AI 生成病历不仅可以实现全面、准确，在数据准确基础上，还迸发出一些新的能力，如问诊联想（提示医生下一个问题是什么）等。
这其实意味着 AI 已经从单纯的效率提升工具，进入到更核心业务，从 " 助理 " 渐渐走向 " 智囊 "。毕业于上海交通大学医学院、已从业七年的儿科医生高峥博士表示，" 自 chatGPT 横空出世之后，他就一直在与 AI 工具做朋友，并把它们当成专业上的伙伴和智囊。"
尽管目前还没有用过特别成熟的 "AI 儿科医生 " 产品，但高峥认为，把" 我是一名 xxx 的儿科医生 " 作为开场人设，在 DeepSeek 等工具上进行探讨式对话，一定程度也算把大语言模型当做 AI 智能儿科医生。
在辅助诊断决策、提供治疗思路、大致预估病程 / 预后 / 并发症风险等方面，"AI 还是很厉害的。它给出的答案不一定很准确，但主打任劳任怨、快速全面。有时我会对它的答案给出质疑，要求它提供数据出处和证据来源，就像同行之间的探讨。"
为了给儿科医生提供专业准确的工具，北京儿童医院和百川智能开发了专家版、基层版 AI 儿科医生。在基层应用中，通过 " 双医生 " 机制，提升基层儿科医生的诊疗水平，例如在儿童病毒性腦炎的早期识别方面提供辅助诊断等。
由于基层缺乏优质儿科医生、家长存在求医焦虑等，儿科的分级诊疗长期形同虚设。相比于 " 分级诊疗 "，一位北京协和医院的教授曾提出 " 分工诊疗 " 的概念：即在整个诊疗流程中，除向上转诊，基层医生可以完成部分分工。如在 AI 等工具帮助下，进行有效的病情问询、查体等，给出初步病情判断。
当然，AI 潜力仍在快速释放。
在帮助患儿家长、节省医护人力方面，" 不远的将来，AI 就可以替代一部分人力工作，如远程分诊、患儿就医时机判断等，" 高峥认为。除此之外，他判断未来随着 AI" 解读分析视频 " 能力提升，线上用 AI 进行智能儿童发育评估、喂养指导等，也可能很快会实现。
" 比如，家长上传一些孩子在家里玩耍的视频，AI 就能帮忙分析孩子的行为发育、语言社交能力等是否正常，或是否存在自闭症、腦瘫等严重疾病的风险初步筛查。虽然短时间内，AI 不一定能达到行业专家那么精准，但 AI 准确度超过低年资、经验不丰富的医生，应该完全没问题。"
