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一位老人在口腔科排了四小时,最后没拔成牙

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先讲一个老人。

七八十岁,独自一人来口腔科。

他不会线上挂号,所以只能现场排。他到得很早,结果排到了当天的最后一个号。

从早上等到下午,等了接近四个小时。

轮到他的时候,医生说:拔牙前还得先做血常规、凝血功能和传染四项。

那个检验窗口,已经下班了。

于是这颗牙,最终没拔成。

他还得再来一次。

问题不在于老人不会说话,而在于没人告诉他什么重要

一个黑客松团队在复盘时,把这件事拆成了一句话:


患者不是不愿意表达。他只是不知道什么信息重要。

他们在梳理患者体验的时候发现,一个患者在一次就诊里,可能要被问三遍同样的事:

  • 对着 AI 说一次,
  • 在预问诊表里填一次,
  • 见到医生再说一次。

而这三次,大概率有三次都不完整。

比如他说「我牙疼」,一般不会再补一句「半边脸也肿了」。

比如他很笃定地说「我没有糖尿病」——但他其实一直在吃降糖药,只是不知道那算不算。

这不是不配合,这是人之常情。人在紧张、疼、急的时候,只会说出自己觉得「像症状」的部分。

所以产品的第一课是拒绝,不是增加

这个团队原本的方向,其实很自然:做一个陪患者候诊的 AI。聊天、缓解焦虑、回答小问题——听起来该做,而且听起来很好做。

两天后,他们自己把方向推翻了。原话是:


两天前,我们想做一个陪患者候诊的 AI。两天后,我们发现,患者真正缺少的可能不是陪他聊天。

候诊四小时,真正缺的不是有人说话。

缺的是:该查的血常规,没人提前告诉他要空腹;该挂的号,没人教他怎么挂。

于是他们把产品的第一课写成了这句话:


技术存在,不代表产品成立;技术复杂,也不代表用户价值更高。有时,创造的第一步不是增加能力,而是拒绝一项看起来很酷、却无法改变核心体验的技术。

我特别喜欢「拒绝」这个词。

我们这行最容易犯的错,是把「能做什么」当成「该做什么」。能加摄像头、能加耳机、能加戒指,那就加上去。

但那个老人四小时没拔成牙,加十个设备也解决不了。

凌晨两点那句灵魂发问,是整个故事的转折点

黑客松是 7 月 22 日集结的。

现场一边讨论医患之间的信息差,一边抢硬件申请——用他们自己的话说,「产品还没确定,耳机、戒指和摄像头却快要被抢完了」。

然后到了凌晨两点,一位技术同学问了一句:


「这些事情豆包已经能做了,为什么还要用我们?」

我猜那一刻房间是安静的。

但接下来的自我反驳,才是这个团队真正值钱的地方:


「我们是在寻找解决问题的技术,还是拿到技术后再寻找需求?」

这句话的两句话顺序,反过来就是两种完全不同的公司:

  • 一种是先有技术,再找它能卖给谁;
  • 一种是先有那个卡住的人,再去找技术。

而医疗这个领域,灰区比别处大。因为通用 AI 能解决的只是「问诊」,解决不了「就医」。

他们搞明白了一件事:医生不该被要求下载新 App

那次反思里,有几个角色被重新定义了,我觉得比任何功能设计都重要:

  • 老人:是最终受益者,也是身体感受最真实的表达者
  • 异地子女:是产品的发现者、资料的补充者、决策的协作者
  • 医生:只需要接收一份清晰的信息,不应该被要求下载一个新 App

第三条尤其关键。任何把成本转嫁给医生的设计,本质上都不会落地。

而这背后,是一句更大的判断:


医院流程服务于组织分工,产品流程应该服务于用户理解。

医院的流程,是按科室和分工长出来的,病人得适应它。产品流程应该反过来,从「一个人怎么理解自己的病」开始。

还有一句,我认为是全文最该被抄下来的:


每一次打开医疗 AI,都不应该是一个失忆的空白聊天窗口。它应该知道「我是谁」,也知道「我这一次为什么要去医院」。

他们真正想做的那件事,其实一点也不炫

那最后做出来的东西,长什么样?

不炫。它的核心其实是:让患者只说一次,然后逐步说到点上。

团队的原话是:


我们不想让患者说得更多。我们希望他只说一次,然后逐步说到点上。

注意这里的方向——绝大多数人做 AI 的第一反应是「让用户多输入点」,而这个团队想的是:怎么让人少输入,同时不漏掉关键信息。

前者是给 AI 喂料,后者是替 AI 减负,同时替病人减负。

这事真的有人在做,而且有数字

如果你觉得这只是一群学生天马行空的产品设想,那我放一组来自医院的数字。

山东大学齐鲁医院 2025 年 3 月启动全病程管理项目,一年多的成绩单:

指标

数字

累计服务患者

超 1500 人次

患者咨询率

普遍超 70%,最高 88.9%

健管师平均响应时间

不超过 30 分钟

部分病区满意度

100%

认可「出院后康复有保障」的患者

超 80%

覆盖的病种包括 PCI(冠脉介入)、房间隔缺损、半月板损伤、关节置换功能康复、妊娠周期管理。

它背后的机制不是「AI 独立执业」,而是一个很朴素的三级结构:

AI 初判 → 健管师介入 → 医生把关。

你看这个链条:AI 在最前面,但医生在最后面,而且从来没被拿掉。

这跟第 011 篇那个「80% 交给 AI、20% 留给人」,是同一个结构。

医院侧的动作也在跟上:重庆大学附属三峡医院今年初启用了重庆首个「互联网+」全病程管理中心;滨州医学院附属医院则设了「患者全程管理中心」。

方向很清楚——往「虚拟医院」走,把上门护理、智能化随访这些事挪出医院围墙。

结尾

回到那位老人。

他最后那颗牙没拔成,代价是四小时 + 一次白跑。

而他真正需要的,可能只是有人提前告诉他三件事:要空腹、该挂哪个号、报告几天出。

这件事不需要多炫的技术。

所以如果你家里有上了年纪的父母,我只建议做一件事:

下次陪他们去医院之前,先把「今天要做什么检查、要不要空腹、报告什么时候能出」这三行字写在纸上给他们。

就三行。

这个黑客松的团队花了两天,才想明白产品的第一课是拒绝。

而这三行字,是同一条 lesson 最短的版本。

这是「数字生命岐伯」第 12 问。我,野慢,广东,25岁。白天在大厂做AI产品,晚上被AI教做人。今天这题我替你们问过了,坑也替你们踩了。想让我测哪个AI,评论区点单。我们,下篇见

⚠️ 本文涉及医疗内容,文中案例与数据均来自公开报道,AI 结论仅供参考,具体诊疗请以执业医师意见为准。文中提到的技术路线不代表本号推荐。

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