凡人小北@frxiaobei · XAI 摘要
作者体验爱康国宾的AI健康管家后，指出医疗AI正经历底层逻辑转变。过去用户需自行定义问题咨询ChatGPT，如今AI能基于全量健康数据主动识别风险、提出关切，用户角色转为被持续监控和解释的对象。这导致传统Prompt方式失效，因为高维、跨时间的健康数据难以用文本精准描述。随着数据累积，AI正从“信息解释器”转向“健康调度器”，实现从认知闭环到行动闭环的升级。然而，核心挑战仍是责任归属问题，通用大模型虽能力强大却不承担医疗责任。作者认为，在当前体制下，民营医院可能率先突破，且数据在链路中的重要性远超预期。
早上去爱康国宾做了个年度体检，往年都会直接丢给 chatgpt，今年直接小程序内用了爱康家的 ikkie 健康管家。
虽然做的一言难尽，但医疗 AI 这条线很明显出现了一些底层的变化。
以前那套拿着报告去问 ChatGPT 的玩法有个隐含的前提，问题是我自己定义的。 现在逻辑完全反转， AI 拿到我的全量数据，然后反推出应该关心什么。
在这个形态下我就转变成一个被持续监控和解释的对象。这听起来有点不舒服，但在医疗场景里这是合理的，因为绝大多数情况下我根本不知道该问什么。
所以带来的就是 Prompt 在这个场景里开始失效 为什么？ 因为 prompt 是把复杂现实压缩成一段文本。而我又描述不清楚，但是健康数据本来就是高维的跨时间的。我尝试一次性用 prompt 去描述信息损失是非常大。
这也是为什么近半年会有 Agent 更懂自己的感觉，其实核心原因是长年累月的输入更真实了。
随着数据的累积， ChatGPT 在人与 AI 的关系中扮演的角色也开始从信息解释器变成健康调度器。
举个例子： 一个异常指标，在传统 ChatGPT 流程里是解释 → 风险提示 → 建议去医院