AI 名医 · 名医分身馆

名医退了,经验留下

每一位资深专家退休,带走的是几十年积累的临床直觉。AI名医将这些"直觉"变成可复用的数字资产。

经验传承

年轻医生面对复杂病例时,向"王主任"的数字分身描述病情,获得基于几十年临床经验的分析思路和鉴别诊断建议——不是替代医生判断,而是提供顶级专家的"第二意见"。

基层赋能

原本只有三甲医院才有的专家经验,通过AI数字分身下沉到县域、乡镇。基层医生在家门口就能获得接近顶级专家的诊疗思路指导,缩短成长周期。

资产沉淀

一位名医的临床经验,结构化采集后成为医院永久资产。支持多平台分发(Web、企业微信、钉钉、飞书),一个人即可维护,极低成本持续运营。

六维人格配置:让AI"像这位名医"

从真实问诊记录、手术笔记、病例讨论、教学查房中,提取六个维度的人格参数。不是通用AI,是有身份、有人格、有边界的专家数字分身。

临床知识

疾病诊断路径、用药逻辑、指南更新解读、鉴别诊断框架、知识结构体系

临床行为

问诊流程习惯、体格检查偏好、手术操作风格、应急处理策略、转诊判断标准

诊断风格

风险偏好、诊疗决策逻辑、优先级排序习惯、对不确定性的处理方式

语言特征

医患沟通语言、知情同意表述、安慰话术风格、专业术语使用习惯、口头禅

价值理念

医德伦理取向、职业信念、对患者的态度、对医学的敬畏、行医哲学

发展轨迹

典型病例经历、疑难杂症处理经验、关键决策节点复盘、职业成长路径

同一套方法论,两个应用场景:AI名师(教育领域)与AI名医(医疗领域)共享六维人格配置方法论。从教师端到医生端,底层的采集、拆解、注入、验证、分发逻辑完全一致,仅需调整领域知识采集模板和对话边界控制。

五步法:从采集到交付

STEP 1

采集

结构化访谈脚本 + 素材清单
系统性提取专家隐性知识
问诊记录、病例讨论、查房视频

STEP 2

拆解

六维结构化编码
知识、行为、风格、语言
价值观、经历 → JSON Schema

STEP 3

注入

六维配置编译为对话引擎
注入 system prompt + 检索上下文
保证每次回答"像这位专家"

STEP 4

验证

"像不像本人"为唯一生死线
真实医生试用反馈
宁可少做,不可失真

STEP 5

分发

同一套人格资产
多平台分发
Web · 企业微信 · 钉钉 · 飞书

多平台分发,极低成本运营

同一套人格配置与对话逻辑,支持在多个平台发布,触达不同场景的用户

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名医分身馆

品牌阵地与主入口
Web 端,点开即用
手机浏览器沉浸式体验

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WorkBuddy

企业端AI工作伙伴
嵌入企业微信/钉钉/飞书
医生日常工作中自然使用

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TRAE Work

开发者工具生态
SKILL 标准化封装
跨平台一键迁移

与通用AI医疗助手的本质区别

对比维度 通用AI医疗助手 启焰AI名医
回答风格 通用AI腔,百科全书式 像这位专家本人,有个人风格和决策偏好
知识来源 公开医学文献和指南 真实专家几十年临床痕迹 + 公开文献
人格一致性 无固定人格,回答随机 六维人格配置驱动,每次回答风格一致
安全边界 依赖模型自身安全机制 敏感问题硬锁定,明确转介真人专家
医院价值 工具型产品,用完即走 专家经验沉淀为医院永久资产
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