獸醫眼中的AI，是幫手還是對手？

作者：寵物醫師網編委會

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前言

如果你留意今年春晚的贊助商名單，會發現一個意味深長的變化——白酒沒了，牛奶沒了，取而代之的是阿里千問、騰訊元寶、豆包、宇樹機器人……

這場“首屆AI春晚”用最直觀的方式宣告：人工智能，已經從實驗室的概念驗證，滲透進我們生活的每一個縫隙——包括你每天工作的診室。

有人對AI影像的假陽性保持警惕，有人擔憂數據隱私，也有人焦慮獨立診所的預算劣勢。 作為寵物醫生，當AI以這樣的聲勢叩響大門，我們該如何回應？

今天，借春晚的AI之光，想和大家聊聊：在獸醫臨床中，是幫手還是對手？

一、效率是切入點

AI scribe（智能記錄助手）通過錄音和語音識別，自動生成病歷草稿。幾乎所有堅持使用這些工具足夠長時間的人都報告說，每天能重新獲得一到兩個小時的工作時間。起初，醫生們需要適應“把每一個發現、每一個評估、每一個計劃都口述出來”的習慣，但一旦跨過這個學習曲線，回報是實實在在的——這些省下來的時間，可以花在患者身上、花在與客戶溝通上，甚至只是讓自己在忙碌的病例之間喘口氣。

有人可能會擔心：錄音時如何向客戶開口？幾位有經驗的醫生分享了他們的做法：不是生硬地說“我需要錄音”，而是解釋：“這個工具能幫我為你們家寶貝建立更完善的病歷，讓我能更專注于診療。”大多數客戶都欣然接受。而對少數拒絕的客戶，醫生則在看診結束后立即口述記錄。

在效率面前，AI scribe無疑是目前最成熟、最能立竿見影的入口。

二、診斷需要批判性眼光

相比記錄工具，診斷領域的AI應用則復雜得多，包括在診斷領域的人工智能，包括放射學、細胞學以及一些新興工具，大家的體驗褒貶不一。例如，碩騰的VetScan Imagyst系統，一旦員工掌握了樣本制備技巧，它就能提高內部診斷的數量，這一點贏得了贊譽。相比之下，放射學平臺則招致了更多的質疑。關于胸片出現假陽性，或結果與心臟病專家的判讀不一致的報告很常見。

關鍵是要有批判性思維。AI并不會取代放射科醫生或病理學家。相反，它能快速且低成本地標記出發現，并需要獸醫來驗證其輸出。如果你不以質疑的心態對待診斷性AI，是基于什么數據訓練的，其敏感性和特異性如何——你就可能對這個容易出錯的工具過度自信。

三、責任仍在我們身上

責任，永遠在醫生身上，不在AI工具上。

美國州獸醫委員會協會已明確表態：獸醫對臨床決策負有100%的責任。無論AI給出了多漂亮的報告，最終簽字確認的是你；無論供應商的算法有多先進，面對客戶那雙信任的眼睛，承擔后果的依然是你。

這一點在與客戶溝通過程中，關于使用AI scribe進行錄音時體現得最為清晰。錄音、病歷、影像資料傳到云端后，它們去了哪里？供應商是否透明？這些看似繁瑣的“功課”，其實是在守護最基本的職業底線——客戶對你的信任。

AI可以提供幫助，但責任和信任仍需我們來維護。

四、獨立診所擁有隱藏優勢

面對AI浪潮，有些獨立診所的同行難免焦慮：大機構有預算，我們怎么辦？他們的擔憂不無道理。集團企業可以在技術上投入巨資，但缺乏財力優勢的獨立診所可以通過靈活性來彌補。

較小的獸醫診所如果看到某個AI工具有效，馬上就可以采用。他們可以測試、迭代、響應客戶需求，而無需像連鎖醫院那樣經歷漫長的審批流程、法律審查和變革管理結構，這些往往會拖慢大機構的步伐。

而獨立診所呢？今天看到某個AI scribe好用，明天就可以開始試用；遇到客戶反饋不好，立刻就能換一個。這種“船小好調頭”的敏捷性，恰恰是獨立診所對抗大機構的最大武器。

五、未來已來

未來正在快速到來，我們討論中最令人興奮的部分可能在于未來的發展。獸醫們對AI代理的潛力很感興趣，未來的AI代理可以直接整合進診所管理系統，實時生成治療方案和費用估算。其面向消費者的應用程序，如Sylvester AI和TTcare這樣的消費者端App，客戶可能會在就診前使用它們來標記寵物的健康問題。

這意味著什么？意味著診所不僅要思考“我們怎么用AI”，還要思考“如何借力寵主手機里的AI”。

向客戶推薦經過驗證的消費者應用程序，可能會成為推動預防性就診和深化客戶關系的新方式。

結語

當我們再次望向春晚舞臺上那些奔騰的水墨駿馬，算法賦予了傳統水墨新的動感和生命；但它永遠無法替代徐悲鴻筆下的神韻，更無法替代導演組對每一幀畫面的情感把控。

在我們診室里，AI同樣如此。它可以幫我們更高效地記錄、更快速地標記、更精準地預測，但最終的診斷、共情、決策，始終需要那一顆為生命跳動的心來主導。

新的一年，愿我們都能像對待春晚舞臺上的AI那樣——心懷敬畏，手握判斷，讓技術為專業插上翅膀，而非成為束縛我們的韁繩。

畢竟，無論科技如何更迭，診室里那雙溫柔撫摸寵物的手，永遠比任何算法都溫暖。

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編 輯 | Quinn