在2025年，我不僅帶著我的團隊在做AI與空間計算產(chǎn)品研發(fā)，同時自己也是AI模型的重度使用者，因為博士研究的科研需求，我付費了Gemini、X、GPT這類模型主流國際模型，將日常的博士研究工作以及個人的產(chǎn)品研發(fā)工作中以及生活健康診斷都放在AI大模型上。

如下是7月份的模型排行分數(shù)，可以看到Grok4領(lǐng)先后，其余的就是國際模型為主流。當然國內(nèi)的開源模型DEEPSEEK得到最高分。

一次真的感冒，第一次通過chatgptO3模型來完成全閉環(huán)就診

這一次我想做個記錄，并且嘗試站在AI產(chǎn)品經(jīng)理角度來預(yù)測出接下來2-3年，人類和最新AI大模型結(jié)合下，如何在醫(yī)療疾病中完成早期診斷，甚至是治療與康復(fù)，試圖描繪出未來我們?nèi)祟悤绾巍翱床　钡膶嵅賵鼍啊?/p>

下面的AI都是指的是GPTO3的付費模型

1.開始出現(xiàn)癥狀：

這一次，我突然出現(xiàn)了感冒癥狀是在上周一，并且我會堅持每天運動，最近提高了有氧跑步距離，將距離每天5KM提到了每天7KM，我也突然發(fā)現(xiàn)了右側(cè)腰部有酸痛的感覺。

由于感冒開始流鼻涕以及聲音沙啞，我就開始同歸提示詞，讓AI上生成自己的病歷。

如下是自己通過對話上傳自己的癥狀信息后，AI為我生成的病歷，通過病歷信息AI大模型就快速給我可能的初步疾病診斷，以及得到了相關(guān)的檢測推薦。

如下是檢測推薦，分別有尿常規(guī)、血常規(guī)、腎功能

有了推薦的檢測類目之后，接下來我便開始登錄微信小程序，去了離家最近的成都市第一人民醫(yī)院，現(xiàn)在國內(nèi)的三甲醫(yī)院，幾乎都有線上醫(yī)院門診，用戶可以在線上直接與線上醫(yī)生掛號就診或者直接自己開檢查。

通過依靠AI大模型，我第一次在沒有掛任何門診號，也沒有找任何醫(yī)生的情況下，獨立的開設(shè)了檢查。如下是成都市第一人民醫(yī)院的自主檢查列表，可以看到有非常多類型的檢查，你自己勾選即可。

因為檢查項目過于專業(yè)，我如果不是醫(yī)療背景的同學(xué)，幾乎不可能清楚這些檢查是做什么，可是在AI面前，這些檢查是什么目的就很簡單的翻譯了，在AI的推薦下，我選擇了如下的檢查類目

在線上醫(yī)院自主開了檢查后，我就起身到家旁邊的醫(yī)院了。省去了掛號排隊去門診的時間與路線，直接去了檢驗科就開始抽血、尿液的檢查，檢查完之后就可以直接離開，不需要再等待結(jié)果出來之后再去門診區(qū)問醫(yī)生解讀報告或數(shù)據(jù)。

要知道以前很多次看病，往往檢查結(jié)果出來了，門診醫(yī)生都走了。

這里有一個題外話，在針對檢測是否要空腹，我還做了提問，在打消了空腹檢查的疑惑之后，我決定吃了碗面條完成了早餐再去做抽查檢查。

在完成自主檢查之后，我就直接回家了，到家里不久2個小時檢查結(jié)果就出來了。如下是部分的檢測結(jié)果單，可以看到如果你不是學(xué)醫(yī)的，真的一點都看不懂

化驗單結(jié)果

化驗單結(jié)果

因為現(xiàn)在我使用的AI模型是支持多模態(tài)的，所以就馬上上傳化驗結(jié)果之后，就得到了報告的解讀。并且給了我當前疾病的診斷結(jié)論

看到AI的解讀結(jié)論與診斷意見之后，不妨感覺到輕松不少，畢竟不是新冠，就是一個普通的感冒。

當時處在感冒的第二天，我有出現(xiàn)流鼻涕與胸痛癥狀，并且在感冒的時候癥狀感覺不嚴重，我仍然有想運動的習慣，當時特別糾結(jié)是選擇游泳還是跑步來適應(yīng)我的感冒，結(jié)果AI告訴我建議選擇跑步以及跑步不要超過3開門，因為控制呼吸頻率更加容易，而游泳可能不容易。

最后，我通過快走以及慢跑完成了跑步運動訓(xùn)練，完成了來自AI推薦的運動量。可是運動結(jié)束后我得到了一個類似于胸部呼吸疼痛的感覺，于是將 這個癥狀也給了AI。

AI給了自檢方式，通過按壓自己的胸骨得到了更嚴重的疼痛表現(xiàn)，所以就處于其給予的說明不需要特別處理，只需要休息即可。

在感冒第三天呼吸胸痛的癥狀就消失了， 將我第三天的癥狀描述再次發(fā)給了AI，他告訴我現(xiàn)在處于恢復(fù)期了。

到今天寫這篇文章已經(jīng)是我感冒第四天，幾乎沒有任何癥狀，在這幾天我有每天仍然堅持跑步5KM，第三條跑步達到了7KM，這些運動量都是基于我的癥狀與檢驗結(jié)果，在AI得到了允許下的運動量與建議運動類型。

人生第一次，因為有了AI，讓一個計算機從業(yè)者不依靠醫(yī)生

一個感冒，如果是往日，自己不是醫(yī)學(xué)從業(yè)者，我往往會去掛個號門診開藥，而這一次通過提示詞描述，讓AI告訴自己在感冒中，當前處于什么階段，并且 在檢驗報告給出之后，AI進行了解讀后，就說明當前了情況，是處于輕度的上呼吸道感染，并且是細菌感染類型。

第一次 除了喝糖漿外，多喝水， 其余就沒有特別處理了，通過告訴AI自己的癥狀來判斷當前是否要吃藥，最后一點抗生素也沒有吃。

在看到檢驗結(jié)果前，我和很多患者擔心感冒變嚴重了，AI讓患者有一個定心丸，就踏實很多了。不過要說明這一次是一個輕度的感冒，而不是涉及到嚴重的疾病，但是從這個發(fā)展方向來說，這勢必是未來2-3年的一個趨勢。

因為多模態(tài)的AI與聲紋能力、以及AI模型的性能問題都將最終逐步批美真是人類醫(yī)生或超越。

到現(xiàn)在我的感冒幾乎已經(jīng)恢復(fù)，這一次用AI就診我自己最大的感受有幾點

1.未來醫(yī)院是檢查與治療的地方，但是不需要門診

隨著AI模型能力提升，我認為開源的模型都會逐步達到O3的推理強度，至少今年內(nèi)馬上發(fā)布的DEEPSEEK R2等這些模型，識別會超過O3.

對于AI的使用，用戶人群也會越來多，粘性也會越來越高。從而醫(yī)院就將成為檢查的地方，你只需要在醫(yī)院里開檢查

2.掛號與線上門診逐步會被AI替代

隨著AI可以進行病歷的診斷與錄入，并且AI也支持圖片識別與視頻識別，線上門診將從人工逐步替換為AI模型，甚至是人工只做檢測。

3.共享檢查室將會隨著社區(qū)醫(yī)院開啟逐步下沉

通過這一次的感冒檢查，真正的做到了0醫(yī)生掛號、門診問診，只需要去檢驗科甚至是放射科檢查就可以完成。而其余人工干預(yù)就不需要了。

4.一個醫(yī)院的好壞要看他的AI模型性能與普及度相關(guān)

我以上這個案例的操作都是來自于O3模型的指南與推薦，如果換成國內(nèi)其他模型就達不到這個效果了。

所以醫(yī)院要沒有相關(guān)系統(tǒng)建設(shè)與提示工程下，僅僅靠著我的提示詞與對話就完成了。

對于一個醫(yī)院來說，如果能夠讓普通用戶完成，并且完成的成功率越高以及使用用戶數(shù)越多，那么醫(yī)院的治療效果就自然大大增加。

5.內(nèi)科是AI診療取代的優(yōu)先科室，其次是外科

因為內(nèi)科大部分都是吃藥，少部分要進行介入手術(shù)，而外科則需要真正的手術(shù)，從現(xiàn)在物理世界來看要達到和人一樣的外科手術(shù)精準度以及靈活性，以及比人成本還低，還要等到人形機器人普及之后，以及手掌、關(guān)節(jié)處的點擊可以達到和人一樣的問題。

醫(yī)生趕快學(xué)計算機大模型

如果你現(xiàn)在是醫(yī)學(xué)從業(yè)者甚至是醫(yī)生，就會知道現(xiàn)在醫(yī)學(xué)和計算機結(jié)合的論文相當多，同時也是容易發(fā)表的。因此很多頂尖的三甲醫(yī)院醫(yī)生都開始會建立自己的專病庫，一定會做AI模型與自己醫(yī)療領(lǐng)域相關(guān)的。尤其醫(yī)生只要在一線城市的三甲醫(yī)院都會要求科研。

而醫(yī)生的科研無非就是分為兩種類型，第一種是國家縱向課題，第二種是橫向課題，比較具有代表的就是國家青年基金、科技廳課題等，而橫向就是來自于企業(yè)或外部投資人給的費用做的課題。

在讀醫(yī)學(xué)計算機方向博士后，我最大的感受是自己花了相當多的時間在醫(yī)院，以前可能是從小的環(huán)境在醫(yī)院長大，現(xiàn)在則是真的自己也在醫(yī)院做計算機研究，因為我相信如果要說產(chǎn)品經(jīng)理最能改變世界的地方，那一定接下來就是生命科學(xué)是最容易的，也最有可能的。

今天的分享就在這里。

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