醫生苦“雜活兒”久矣 百度健康推“醫生版龍蝦”欲破局

中國商報（記者 馬嘉）“1名醫生過去看8種病，現在是8名醫生看1種病?！敝袊こ淘涸菏糠鞯莱隽酸t療行業分工過細、效率低下的怪圈。這背后是醫生們面臨的困境：將大量時間耗在了文書、科研和系統操作上，而非病人身上。

4月2日，百度健康發布了一款名為“有醫助理”的產品，試圖用AI解決這個問題。這是國內首個基于OpenClaw框架打造的醫療任務型AI助手，能幫醫生寫論文、整理病歷、管理患者，被形象地稱為醫生版“會干活兒的龍蝦”。多位專家對中國商報記者表示，有了技術是好的開端，接下來，跨過數據安全、成本、醫院壁壘這三道坎兒，AI會把時間還給醫生。

醫生苦“雜活兒”久矣

蘭州大學第一醫院普外科醫生李斌既是一名肝膽胰外科醫生，也是一名自學編程的“技術極客”。

他說，自己的日常是這樣的：連軸轉做手術、值夜班、查房、開醫囑、出門診、帶學生、跟病人談話、做手術質控、與DRG（根據患者年齡、診斷、治療方式等因素將病歷分組，形成按組打包付費的醫保支付體系）做各種申報申訴。到了晚上，還要寫論文、做課題、整理工作總結。

“我常常在深夜對著屏幕上密密麻麻的表格問自己：我學了十幾年的醫，難道就是為了天天復制粘貼嗎？”李斌說。

為了“理直氣壯地把這些活兒甩出去”，他從2018年開始自學Python，用“爬蟲”清洗病理數據，用開源項目HRV做心率變異性分析。他甚至用樹莓派搭建了科室內部的信息統計系統。

但個人編程的局限同樣明顯。2026年初，他在GitHub上發現了 OpenClaw項目（俗稱“龍蝦”），用周末時間搭建了6個機器人，為同樣是醫生的太太做了一款小程序：能把醫患對話自動轉化為主訴病史，拍照識別化驗單，提取超聲關鍵詞，最后還能通過連接藍牙打印機打印醫囑。

“想法很好，但現實很骨感?！崩畋筇寡裕到y頻繁崩潰、Bug不斷修復，不到一天就花掉了近千萬token（詞元，AI服務按調用的token數量收費），“大部分精力花在了修Bug上，我們最終需要的是穩定與安全?！?/p>

百度健康AI產品負責人說，李斌面臨的問題就是“有醫助理”想解決的問題。把OpenClaw的能力醫療專業化，讓醫生開箱即用，不用再自己“折騰”。

醫生版“龍蝦”能干哪些活兒

百度健康AI產品負責人給“有醫助理”區分了兩個“工作模式”：檢索模式與任務模式。

據其介紹，檢索模式對標美國醫學AI搜索工具OpenEvidence，內置了6000多萬篇專業文獻、20多萬種藥品知識圖譜、5萬+權威指南共識、2萬+醫學書籍等專業素材。譬如與中國抗癌協會率先合作的2025版CACA指南。與通用搜索引擎不同，它的每一個結論都能溯源到具體的期刊、指南或藥品說明書。

按照百度健康的規劃，任務模式是一大重要“賣點”。基于OpenClaw框架，它掌握了800多項通用與醫療技能，從自動生成PPT、整理病歷，到撰寫論文綜述、管理患者隨訪數據。醫生只需用自然語言下達指令，AI就能自主執行全流程任務。

百度健康AI產品負責人說：“傳統的AI工具只能滿足醫生工作訴求中的很小一部分，它們只能做基礎的信息檢索和對話查閱。”

北京大學腫瘤醫院副院長宋玉琴是AI的深度使用者。她發現，AI可以一鍵生成臨床研究方案：輸入主要研究終點、入排標準和樣本量，過去幾周才能完成的工作現在一天就能搞定。有了AI后，修改學生畢業論文的效率也提高了，減輕了她作為導師的負擔。

但她也有苦惱。自從各類AI工具普及后，病人帶來的“垃圾信息”也多了?！斑^去我只需要解釋疾病，現在我還要告訴他這個是垃圾信息，那個也是垃圾信息。”宋玉琴說，“本來我的門診量就大，現在更麻煩了?！?/p>

宋玉琴的困惑也引出了一個現實問題：AI工具的效果，高度依賴于數據質量和信源可靠性，而這恰恰是當前醫療AI面臨的最大挑戰。

數據、安全與成本：要跨越的三道坎兒

有了“醫生版龍蝦”，醫生就能從雜活兒中解放出來嗎？在多位專家看來，技術更新是很好的起點，要讓產品真正落地，還要跨越三道坎兒。

第一道坎兒是數據。北京大學腫瘤醫院胸部腫瘤中心副主任趙軍直言：“CT報告應該有一個標準化的模板，比如肺結節幾厘米、在什么位置。如果報告只寫‘右上肺一個占位’，這種數據等于沒有用?！彼粲踅藴驶尼t療數據結構，否則AI的輸入就是“垃圾進，垃圾出”。

百度健康主任架構師認為，多模態數據的整合是行業難題，“有圖像、有文本，還有基因檢測這種數字型數據，怎么融合、怎么讓大模型學習和應用，我們一直在攻堅。”但他同時表示，互聯網公司在處理數據上擁有天然的經驗積累，搜索推薦業務早已面對過數值、文本、圖像等多種數據的混合場景，這并非不可逾越的障礙。

第二道坎兒是安全。醫療AI的錯誤可能導致嚴重后果。百度健康技術負責人強調，“有醫助理”構建了五層安全防護：從數據來源的醫學認證，到思考過程的安全校驗，再到技能的審核認證，最后通過AI進一步校驗結果。

但數據隱私問題仍然敏感。醫生將患者的病歷拍照上傳，是否會泄露隱私？百度健康AI產品負責人回應稱，每名醫生在云端擁有獨立的“單間”存儲空間，數據不會被用于模型訓練，也不會被其他醫生訪問?！爸鲗嗪涂刂茩喽荚卺t生自己手里?！?/p>

第三道坎兒是成本。通用“龍蝦”的token消耗已經讓許多開發者叫苦不迭，“有醫助理”的任務模式消耗更大。百度健康技術負責人表示：“我們現階段不向醫生收費，更多是在打磨產品，商業模式還不是現在的重點?！钡渤姓J，相比個人搭建的方案，百度在優化后，已經將token成本降低了80%以上。

從行業視角看，“有醫助理”的意義在于它驗證了OpenClaw框架在嚴肅醫療場景下的可行性，并率先構建了“檢索+任務”的雙模產品形態。但正如多位專家所言，技術只是起點，數據治理、安全認證、付費意愿，這些變量將決定這款產品能否從“醫生朋友圈的嘗鮮工具”走向“臨床標配”。