摘要：當(dāng)下是AI醫(yī)療的校準(zhǔn)期而非爆發(fā)期

作者 | 石景遷；編輯 | 黃運(yùn)濤

凌晨?jī)牲c(diǎn)，一名用戶在手機(jī)軟件的對(duì)話框里反復(fù)修改著一句話，試圖把體檢報(bào)告上的內(nèi)容原樣敲出來(lái)?！敖Y(jié)節(jié)”兩個(gè)字被刪了又打，后面跟著尺寸、箭頭、醫(yī)學(xué)縮寫(xiě)，但他并不確定這些信息意味著什么。

屏幕亮著，他等著一個(gè)明確的結(jié)論。

如果把這一幕放進(jìn)更長(zhǎng)的歷史尺度中，它并不新鮮。

人類幾乎從未停止過(guò)用技術(shù)對(duì)抗疾病的不確定性。聽(tīng)診器讓不可見(jiàn)的癥狀第一次被“聽(tīng)見(jiàn)”，X 光讓身體內(nèi)部得以被“看見(jiàn)”，抗生素讓死亡率陡然下降，影像設(shè)備與微創(chuàng)技術(shù)則極大地延伸了醫(yī)生的眼和手。

每一代新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，都被寄予同一種期待：讓醫(yī)學(xué)診療的確定性變得更高一些。

AI醫(yī)療是人類反復(fù)嘗試用技術(shù)馴服不確定性的又一次迭代。它并非憑空出現(xiàn)，而是站在三個(gè)時(shí)代背景的交匯點(diǎn)上：

一是醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)。圖文、影像、電子病歷已遠(yuǎn)超人類個(gè)體的處理能力；二是算力與算法的冒頭與快速成長(zhǎng)，使人工智能初步具備大范圍的實(shí)用價(jià)值；三是全球醫(yī)療系統(tǒng)普遍承壓，醫(yī)生短缺、成本上升、老齡化加速。以我們自己為例，中國(guó)全科醫(yī)生人均服務(wù)家庭數(shù)的比例達(dá) 1:835。

以上種種，都迫使我們開(kāi)始尋找“非人力”的增量。

12月17日，百度在AI DAY上，發(fā)布了升級(jí)后的文心健康管家。百度披露的數(shù)據(jù)顯示，自10月18日上線以來(lái)，文心健康管家的“AI+真人”的服務(wù)總訂單量已超過(guò)4700萬(wàn)?！巴ㄟ^(guò)人機(jī)協(xié)同的模式創(chuàng)新，已實(shí)現(xiàn)了10倍于原有純真人服務(wù)的規(guī)模增益。”百度健康總經(jīng)理?xiàng)蠲麒幢硎尽?/p>

文心健康管家的前身是百度健康A(chǔ)I管家，產(chǎn)品定位是個(gè)人7×24小時(shí)AI健康助手，在“AI+真人醫(yī)生”的雙保障模式基礎(chǔ)上，提供科普問(wèn)答、檔案管理、掛專家號(hào)等功能，覆蓋診前、診中、診后環(huán)節(jié)，目前已有36萬(wàn)醫(yī)生參與標(biāo)注校驗(yàn)。

兩天前的12月15日，螞蟻集團(tuán)旗下AI健康助手獨(dú)立App“AQ”啟用中文名“螞蟻阿?！薄Ｔ搼?yīng)用整合健康科普、就診咨詢、報(bào)告解讀、健康檔案等AI功能，連接全國(guó)30萬(wàn)真人醫(yī)生及500多位名醫(yī)AI分身，月活用戶超1500萬(wàn)。

在理想狀態(tài)下，AI的優(yōu)勢(shì)清晰而誘人。

它擅長(zhǎng)在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)相關(guān)性，顯著提高效率；它不疲倦、不受情緒影響，理論上可以減少人為誤判；它還可能通過(guò)輔助決策，把頂級(jí)醫(yī)療經(jīng)驗(yàn)“下沉”到資源匱乏地區(qū)。這些能力，指向的仍是同一個(gè)目標(biāo)：把診療的不確定性進(jìn)一步壓縮。

但風(fēng)險(xiǎn)同樣來(lái)自同一根邏輯主線。

AI依賴歷史數(shù)據(jù)，而醫(yī)療的不確定性恰恰常常出現(xiàn)在少數(shù)情況、邊緣樣本和個(gè)體差異之中。算法可能在平均意義上更正確，卻在關(guān)鍵個(gè)案上更游離。此外，過(guò)度依賴AI還可能反向削弱醫(yī)生的判斷能力，使系統(tǒng)在面對(duì)真正的未知時(shí)更加脆弱。

百度活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京佑安醫(yī)院主任醫(yī)師李侗曾在發(fā)言時(shí)總結(jié)了一句話：AI守好“效率關(guān)”，醫(yī)生守住“專業(yè)關(guān)”和“人文關(guān)”。

眼下，AI醫(yī)療的核心矛盾并不在于“能不能替代醫(yī)生”，而在于“如何被嵌入醫(yī)療體系”。歷史經(jīng)驗(yàn)反復(fù)證明，真正成功的醫(yī)療技術(shù)，從來(lái)不是單點(diǎn)突破，而是與制度、倫理和專業(yè)邊界共同演化的結(jié)果。

因此，AI醫(yī)療的當(dāng)下更像一個(gè)校準(zhǔn)期，而非爆發(fā)期。它正在被逐步放置在輔助而非裁決的位置上：做效率工具，而不是做最終判斷。

技術(shù)無(wú)法完全消滅不確定性，但可以教會(huì)我們?nèi)绾闻c之相處。在這個(gè)階段，比技術(shù)迭代和產(chǎn)品DAU更重要的是，平臺(tái)和系統(tǒng)能否建立起清晰的邊界：哪些決策可以交給機(jī)器，哪些必須保留給人類；哪些不確定性值得用技術(shù)壓縮，哪些不確定性必須被尊重。

百度健康AI DAY當(dāng)天，雪豹財(cái)經(jīng)社等機(jī)構(gòu)與百度健康醫(yī)生服務(wù)部總經(jīng)理李杰、百度健康AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人魯妹進(jìn)行了一場(chǎng)小規(guī)模的閉門(mén)交流。

以下是訪談實(shí)錄（節(jié)選，經(jīng)編輯）：

Q1：百度做健康多年，積累過(guò)哪些經(jīng)驗(yàn)，踩過(guò)哪些坑？

魯妹：AI可能存在幻覺(jué)，但健康容錯(cuò)率低，這兩者是存在沖突的。AI醫(yī)療在經(jīng)歷大的認(rèn)知升級(jí)，還在探索過(guò)程中。在AI融入醫(yī)療健康行業(yè)的過(guò)程中，認(rèn)知的升級(jí)點(diǎn)比較重要。

比如，百度健康基本每一條回答，都是AI結(jié)果加真人醫(yī)生背書(shū)。我們不認(rèn)為AI能解決所有問(wèn)題，一定要有行業(yè)醫(yī)生深度參與。我們有很多case是偏服務(wù)的，比如拍一張照讓AI解答，哪怕做到非常極致的狀態(tài)，還是可能有幻覺(jué)。我們的解法是把這項(xiàng)內(nèi)容推送給生態(tài)醫(yī)生，請(qǐng)他進(jìn)行再次檢查。

在整個(gè)鏈路中，我們創(chuàng)造了各種AI和真人醫(yī)生聯(lián)動(dòng)的機(jī)制，打通了從AI到真人參與的內(nèi)容邏輯。

李杰：互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì)覺(jué)得，AI帶來(lái)了非常多的機(jī)會(huì)，但醫(yī)療行業(yè)的生態(tài)伙伴，包括醫(yī)生、藥企、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等，對(duì)這件事的態(tài)度是非常審慎、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹Ｎ覀円恢北３肿鹬匦袠I(yè)、尊重醫(yī)生的態(tài)度，廣泛地把行業(yè)專家引入，一起來(lái)參與討論。

比如，我們剛開(kāi)始要做AI問(wèn)診時(shí)，行業(yè)里已經(jīng)有人在做了，但這個(gè)東西是好的嗎？不一定。行業(yè)專家的觀點(diǎn)是，這件事好歸好，但有風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)在于幻覺(jué)。健康是容錯(cuò)率極低的一個(gè)行業(yè)，只要犯一點(diǎn)點(diǎn)錯(cuò)就是大錯(cuò)。這時(shí)醫(yī)療專家給了很好的建議，站在我們的背后提供幫助。

另一方面，醫(yī)療是萬(wàn)億級(jí)規(guī)模的行業(yè)，不只有互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療公司、AI技術(shù)革新公司，還有做醫(yī)療信息數(shù)字建設(shè)的公司，專門(mén)做精神心理領(lǐng)域、睡眠領(lǐng)域、慢病管理等領(lǐng)域的垂類公司，我們也要跟他們充分討論，把他們引入進(jìn)來(lái)。

百度不一定非要在某一垂直賽道上自己建一套很重、很深的東西，我們用好平臺(tái)的能力，把生態(tài)伙伴連接進(jìn)來(lái)，在AI時(shí)代一起把這個(gè)生態(tài)構(gòu)建好。

魯妹：還有一個(gè)升級(jí)，今年下半年以來(lái)，我們更多地站在整個(gè)公司的視角做功，而不是局限在事業(yè)部。用好文心技術(shù)的底座，用好公司最新成立的模型應(yīng)用團(tuán)隊(duì)，用好數(shù)字人生態(tài)，再往前走。

還有就是流量入口。一開(kāi)始我們?cè)谑职僭囁?、升?jí)產(chǎn)品體驗(yàn)，因?yàn)槟鞘前俣冉】档氖孢m區(qū)，也有億級(jí)用戶。但今年下半年，我們的入口已經(jīng)開(kāi)到了文心APP、文心助手應(yīng)用，也在跟聯(lián)盟手機(jī)廠商等合作，利用整個(gè)公司的流量資源、用戶資源，能夠取得更長(zhǎng)足、更快的進(jìn)展。

Q2：各家企業(yè)都在AI健康領(lǐng)域中尋找各自的生態(tài)位，這個(gè)過(guò)程已經(jīng)完成了嗎？

李杰：每家公司的發(fā)力點(diǎn)是完全不一樣的，有的做供應(yīng)鏈，有的做醫(yī)療信息服務(wù)，有的做健康管理。最終的方向是什么？為人民的健康服務(wù)。

從2020年到現(xiàn)在，百度健康一直在往前走，雖然還沒(méi)有到達(dá)終點(diǎn)，但已經(jīng)沉淀了一些數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)、能力。比如做問(wèn)診，我們有36萬(wàn)名醫(yī)生，有電話問(wèn)診、圖文問(wèn)診、急速問(wèn)診、夜間問(wèn)診、AI問(wèn)診等多種模式。我們希望把這些經(jīng)驗(yàn)和能力，和保險(xiǎn)公司、藥企、健康體檢機(jī)構(gòu)、線下藥房等生態(tài)伙伴共享。

但不得不說(shuō)，我們大家離最終目標(biāo)，道路還非常漫長(zhǎng)。

Q3：競(jìng)爭(zhēng)是否會(huì)導(dǎo)致技術(shù)內(nèi)卷，反而忽視了對(duì)應(yīng)用場(chǎng)景的關(guān)注和用戶體驗(yàn)的提升？

魯妹：我們從10月發(fā)布AI健康管家及三大產(chǎn)品體系到現(xiàn)在，在線用戶服務(wù)量實(shí)現(xiàn)了10倍量級(jí)的增長(zhǎng)，且留存、黏性都有顯著提高。雖然一直在說(shuō)AI+，但我們更多地把它當(dāng)作技術(shù)工具，醫(yī)療業(yè)務(wù)的出發(fā)原點(diǎn)還是對(duì)雙邊需求的理解和洞察。

我們要研究清楚醫(yī)生、用戶想要什么，在做事過(guò)程中把AI這個(gè)工具融進(jìn)來(lái)，變成原生化的產(chǎn)品。無(wú)論從過(guò)程管控還是階段性結(jié)果來(lái)看，我們都沒(méi)有偏離原點(diǎn)。

Q4：最近很多公司發(fā)力AI健康，百度健康的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)是什么？

魯妹：我覺(jué)得競(jìng)爭(zhēng)才剛起步，離真正的家庭健康管理還有很大距離。不同公司對(duì)發(fā)展節(jié)奏和自身優(yōu)勢(shì)有不同的判斷。我想再簡(jiǎn)單說(shuō)一下百度健康不一樣的優(yōu)勢(shì)。

第一，百度健康平臺(tái)服務(wù)了億級(jí)用戶，從內(nèi)容、服務(wù)到家庭醫(yī)生的管理，怎么把這一億用戶的需求承接得更好，是我們當(dāng)前的使命。

第二，大家都在說(shuō)“快”，但有時(shí)“慢”也是“快”，最終還是效果說(shuō)話。醫(yī)療講究慢工出細(xì)活，需要對(duì)醫(yī)生、用戶的需求有很好的理解，才能做好產(chǎn)品。我們?cè)谧瞿Ｐ陀?xùn)練時(shí)會(huì)反復(fù)打磨標(biāo)準(zhǔn)，醫(yī)學(xué)專家會(huì)反復(fù)摳數(shù)據(jù)，有的標(biāo)準(zhǔn)甚至打磨三次以上才能夠上線。

第三，我們是在百度整個(gè)公司的技術(shù)基礎(chǔ)上往前迭代的，而且非常尊重生態(tài)，跟生態(tài)伙伴一起為用戶提供更好的價(jià)值。這是我心目中百度健康的壁壘。

李杰：各類型的公司、友商進(jìn)入行業(yè)，是一個(gè)好事。它證明賽道熱起來(lái)了，AI健康管家的機(jī)會(huì)來(lái)了，也意味著教育用戶的成本降低了。

過(guò)去，長(zhǎng)時(shí)間、有個(gè)性化地去服務(wù)用戶是一件極其難的事，醫(yī)生不可能把所有患者都記住，但AI可以；醫(yī)生也很難做到7×24小時(shí)提供持續(xù)服務(wù)，但AI可以；醫(yī)生在管理過(guò)程中不可避免地偶爾會(huì)有一些情緒，但AI不會(huì)。

在這條賽道上，AI模型的基座能力只是底線，真正比拼的是對(duì)用戶、醫(yī)生、場(chǎng)景的洞察，以及對(duì)各種痛點(diǎn)的滿足。百度健康有上億用戶，我們不是從0到1，而是從有基礎(chǔ)到更好。我們做AI產(chǎn)品也不是取代醫(yī)生，而是和醫(yī)生一起服務(wù)患者。

Q5：能否完整介紹一下百度健康生態(tài)中的內(nèi)容？

李杰：首先，在線上連接醫(yī)生和患者以外，百度健康還會(huì)編織一張線下的履約網(wǎng)絡(luò)。我們和大量公立醫(yī)院和非公醫(yī)療機(jī)構(gòu)建立合作，在患者完成線上問(wèn)診后，引導(dǎo)他到線下醫(yī)院進(jìn)行檢查、手術(shù)和治療。

第二是商品的滿足方案。比如，用戶生病后需要藥物來(lái)進(jìn)行治療，在當(dāng)?shù)刭I(mǎi)不到，我們可以通過(guò)電商網(wǎng)絡(luò)來(lái)滿足這個(gè)需求，同時(shí)和很多即時(shí)零售品牌合作，幫助他們把商品及時(shí)配送到患者手里。

第三是與檢驗(yàn)、檢測(cè)機(jī)構(gòu)的合作。有些檢驗(yàn)檢測(cè)在醫(yī)院做需要排很長(zhǎng)時(shí)間隊(duì)，還有一些居家就可以做，我們會(huì)和相關(guān)機(jī)構(gòu)合作，把用戶需求轉(zhuǎn)化成他們的訂單。

在這三條鏈路之外，百度健康生態(tài)還有很多內(nèi)容。比如，用戶關(guān)注自己的心率、運(yùn)動(dòng)步數(shù)、血氧變化，我們會(huì)和大量可穿戴設(shè)備企業(yè)開(kāi)展合作，用專業(yè)醫(yī)生、AI的解讀能力結(jié)合他們的數(shù)據(jù)，提供專業(yè)報(bào)告和信任背書(shū)。

Q6：百度健康在數(shù)據(jù)、算法層面有哪些優(yōu)勢(shì)？

魯妹：我覺(jué)得有三層優(yōu)勢(shì)。

第一層，我們用了百度AI的基建，包括文心模型提供底層的架構(gòu)、多模型訓(xùn)練加速機(jī)制，以及公司級(jí)的實(shí)時(shí)交互的數(shù)字人。

第二層，百度健康有自己的獵戶座 Multi-agent 人機(jī)協(xié)同技術(shù)體系，從用戶檔案的理解、識(shí)別、匹配，到多醫(yī)生智能體矩陣，整個(gè)全鏈路的建立都有一套自己的技術(shù)運(yùn)轉(zhuǎn)方法。

第三層，也是非常關(guān)鍵的優(yōu)勢(shì)，就是數(shù)據(jù)飛輪。很多模型是沒(méi)有飛輪的，或者說(shuō)是假飛輪。在醫(yī)療領(lǐng)域，用戶數(shù)據(jù)能帶來(lái)一些增益，但不是讓模型真正懂醫(yī)療、變聰明的根本，真正的飛輪是專家數(shù)據(jù)飛輪。

百度健康有一個(gè)B端的超級(jí)工作臺(tái)，每天都有幾十萬(wàn)醫(yī)生在上面進(jìn)行內(nèi)容和服務(wù)的標(biāo)注。拿到專家的實(shí)時(shí)反饋后，我們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練過(guò)程中會(huì)分層，這才是讓模型慢慢變聰明的最關(guān)鍵的原因。

我們非常珍惜這個(gè)專家數(shù)據(jù)飛輪，這是讓模型技術(shù)處在行業(yè)領(lǐng)先最重要的點(diǎn)。

Q7：百度文心健康管家?guī)歪t(yī)方、患方解決了哪些痛點(diǎn)？

魯妹：先說(shuō)醫(yī)生。我們認(rèn)為醫(yī)生有三大剛需：一是向患者科普的訴求，二是提效的需求，三是一些基層醫(yī)生有提升診療、判斷能力的需求。此外，還有一些醫(yī)生期望獲得更多精準(zhǔn)的患者，輔助他們做科研。

在健康這個(gè)領(lǐng)域，醫(yī)生就是核心、權(quán)威，也是平臺(tái)最重要的資源，服務(wù)好醫(yī)生才能服務(wù)好患者。因此，我們打造了醫(yī)生的工作臺(tái)、AI醫(yī)生助理，圍繞診前、診中、診后，全流程提效和進(jìn)行效果賦能，讓醫(yī)生能夠跨地域、跨時(shí)空去服務(wù)患者，還可以用Dr.Flow輔助內(nèi)容創(chuàng)作。

再說(shuō)用戶端，分小病、慢病和沒(méi)病三種情況。

日常小病要快速幫用戶搞定，通過(guò)平臺(tái)咨詢、問(wèn)診，然后購(gòu)藥、送到家，快速見(jiàn)效，能不去醫(yī)院就不去醫(yī)院。慢病是長(zhǎng)周期管理，把線下醫(yī)院的定期復(fù)診，轉(zhuǎn)變成實(shí)時(shí)的家庭醫(yī)生，提供全周期、全天候的陪伴。在這個(gè)過(guò)程中，數(shù)字家庭醫(yī)生是真人主治醫(yī)生的助手，充當(dāng)連接C端用戶和醫(yī)生的橋梁。

沒(méi)病就是泛健康，比如心情不好想找人陪聊一下，或者想減肥、想做醫(yī)美，我們的管家能不能提供心理、飲食、減重等服務(wù)。很多人在社交平臺(tái)上的決策是拍腦袋的，但百度健康一直在打造背書(shū)體系、認(rèn)證體系、評(píng)價(jià)體系。

剛才說(shuō)的是個(gè)人，再?gòu)膫€(gè)人到家庭，“一老一小”不具備這些能力，這時(shí)需要有更多基于家庭的健康管理。比如，現(xiàn)在的健康檔案可以是家庭矩陣式的。

Q8：如何定位頭部醫(yī)生的角色？

李杰：平臺(tái)會(huì)把醫(yī)生分成幾層，通過(guò)不同方式去運(yùn)營(yíng)。簡(jiǎn)單疾病找基層醫(yī)生和普通的主治醫(yī)生就可以，但涉及惡性病變等的嚴(yán)重疾病，AI健康管理是不做回答的，只做病情收集和澄清用戶問(wèn)題。

打個(gè)比方，用戶在百度搜索10毫米×12毫米的浸潤(rùn)性肺結(jié)節(jié)，過(guò)去我們會(huì)給他推薦一篇文章，分析浸潤(rùn)性結(jié)節(jié)是什么東西，10公分左右是什么情況，應(yīng)該怎么治療。但其實(shí)每個(gè)人的訴求不一樣，我們不應(yīng)該給他標(biāo)準(zhǔn)答案。健康管家會(huì)通過(guò)進(jìn)一步聊天，了解和收集患者情況，并分配合適的醫(yī)生給他。

我們針對(duì)普通的頭疼腦熱，和嚴(yán)肅疾病、大病、重病，處理態(tài)度和解決方案是不一樣的。對(duì)用戶需求的洞察背后，是百度在很長(zhǎng)時(shí)間積累下來(lái)的寶貴財(cái)富。

魯妹：各層的醫(yī)生在不同的用戶需求場(chǎng)景會(huì)有對(duì)應(yīng)的承接。另外，頭部專家在科普牽頭這塊是非常重要的。百度健康有一個(gè)醫(yī)典計(jì)劃，是由院士牽頭，跟行業(yè)協(xié)會(huì)及頭部專家簽約，有一套自上向下的醫(yī)療科普體系。在AI飛輪數(shù)據(jù)訓(xùn)練體系中，頂級(jí)專家也會(huì)給我們的模型進(jìn)行頭部知識(shí)的賦能。

從服務(wù)分層、科普牽頭到技術(shù)賦能，每一層的醫(yī)生在這個(gè)生態(tài)中都有各自的占位，充分參與進(jìn)來(lái)。

Q9：文心健康的口號(hào)是“AI預(yù)診+真人確診”，在什么條件下會(huì)觸發(fā)真人醫(yī)生的介入？背后的產(chǎn)品邏輯是怎樣設(shè)計(jì)的？

魯妹：這也是我們?cè)谧霎a(chǎn)品設(shè)計(jì)里面很頭疼的問(wèn)題，大概有幾類場(chǎng)景。

急癥會(huì)優(yōu)先真人醫(yī)生。我們有一套醫(yī)療判別的模型，如果識(shí)別到緊急狀況，就會(huì)有真人醫(yī)生甚至客服出現(xiàn)。這個(gè)閾值是非常低的，我們寧愿錯(cuò)放，也不能耽誤用戶病情。

像癌癥這樣的重癥，基本AI簡(jiǎn)單收集一下，就到真人和專家體系了。

在普通疾病上，AI取代的部分更多一些，比如輔助患者去表達(dá)清楚需求、收集病歷、判斷他應(yīng)該去看哪個(gè)科室、給出一定的診斷建議，然后幫他定向匹配最適合當(dāng)前狀態(tài)的醫(yī)生。AI完成上述環(huán)節(jié)后，真人醫(yī)生才上場(chǎng)，給患者開(kāi)藥，建議他到醫(yī)院就診，或者轉(zhuǎn)診到其他醫(yī)生那里。

人群不一樣，疾病的程度不一樣，處理的模式也不一樣。

Q10：文心健康管家有哪些主要入口？

魯妹：第一個(gè)是百度搜索，用戶搜索病癥相關(guān)的需求，健康管家都會(huì)跟在下面實(shí)時(shí)陪伴，這個(gè)入口有近8000萬(wàn)的流量。

第二層，將我們的能力封裝起來(lái)，變成了更多的原子能力，已經(jīng)融入到文心助手、文心APP。

第三層是開(kāi)放計(jì)劃，把文心健康管家能力作為獨(dú)立產(chǎn)品，或者打散為服務(wù)能力、內(nèi)容能力，未來(lái)可能出現(xiàn)在各個(gè)合作方不同的入口上。

Q11：百度健康醫(yī)生服務(wù)部明年最重要的目標(biāo)是什么？

李杰：未來(lái)一段時(shí)間的核心任務(wù)還是醫(yī)生規(guī)模的提升，以及醫(yī)生活躍規(guī)模的提升。服務(wù)好醫(yī)生就可以服務(wù)好患者，醫(yī)生在哪兒，患者就會(huì)在哪兒。

封面來(lái)源 | 豪斯醫(yī)生