## 834｜儿子用AI搭建完整医疗管理工作流，三次避开癌症母亲的致命风险

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今天给大家讲一个普通人使用AI的真实故事。

主人公是34岁的普拉提克·德赛（Pratik Desai），做的是医疗咨询行业，有一定的技术背景，但并不是我们想象中的那种技术大神。

他在2025年11月遇到了一件事。他母亲感受到身体不舒服，去医院做检查。但现实给了德赛一个晴天霹雳。当时的医生看完检查结果，直接对他说了一句话：“祝你好运。”然后让他母亲出院了。不安排肿瘤科门诊，不做后续跟进。因为检查结果显示他母亲是十二指肠腺癌四期，在临床上已经没有有效救治方案。

德赛当时的心情，大家应该能想象。因为就在一个月前，他母亲还在家里刚刚举办了一场70人的排灯节派对，仅仅一个月时间，因为一张诊断，生活全变了。

但他没有就这么接受。在感恩节假期，他一个人坐在电脑前，用AI对所在的新泽西州所有医院做了一轮地毯式调研，想要找一个愿意认真看诊的肿瘤科，还能接收他母亲这样晚期的病人。就在翻到某家医院的肿瘤科主页时，他发现了一个熟悉的名字，是他高中时候的前女友。他发了一条消息过去，就这样，拿到了第一个正经的就诊机会。有时不得不说，真实生活里的很多事情，会比电视剧编剧写的还狗血。

但这只是故事的开头。

真正让这个故事被广泛传播的，是接下来发生的事。在母亲确诊后的76天里，德赛每天从医院的Epic电子病历系统里导出数据，把这些记录、他观察到的母亲症状、以及母亲自己的描述，一起上传给AI。AI擅长处理超长文本，把这些零散的医疗记录整理成一个结构化的知识库。整合完之后，他再把结果输入到Claude里，问非常具体的问题：“明天的就诊，我需要了解什么”、“这份报告里有没有什么不对劲的地方”、“我应该去哪里寻求第二诊疗意见”。

这三个问题，听起来很平常，但其实对我们每个人用AI来协助自己也非常有帮助。第一个问题“明天的就诊，我需要了解什么”，是提前掌握节奏，了解一些基本的医疗常识，也降低了未知的焦虑。第二个问题“这份报告里有没有什么不对劲的地方”，能让AI直接点名报告异常值，避免遗漏，毕竟我们外行需要建立一个基础的认知。第三个问题“我去哪里寻找第二诊疗意见”，是针对重要的病情，打破单一视角的局限性，为诊疗决策多一重保障。

就这样，德赛，一个没有医学背景、也没有深厚编程能力的人，搭建出了一套完整的AI医疗管理工作流。到最后，这套系统处理的病历累积到了1600页。

然后，这套系统做到了连医生都没做到的事。

在关键决策期，医生正在基于一份扫描报告制定治疗方案。德赛把这份报告发给AI，AI发现了两处误诊，同时指出报告里有三处对癌症类型的标注是错的。德赛拿着AI的解读去询问医生，医生马上承认了错误，治疗方向因此被纠正了。

圣诞节那天，医疗系统放假，急诊电话要等很长时间才有人接。德赛的母亲当天出现了步态异常、呼吸变化等症状。他把这些症状输进AI，AI给出了判断：这是肺栓塞并发症的典型表现，情况紧急。德赛立刻联系了自己的表弟，迅速把母亲送医，避开了可能致命的延误。

还有两次，是输血之后。医院的常规操作是输血48小时后让患者从流食改为固体食物。AI在数据里识别出了一个模式：固体食物会刺激母亲的溃疡，导致她在输血7天后出现大出血。这个模式被AI成功捕捉到了两次，每次都让德赛提前介入，去跟医生沟通，避免了严重的失血情况。

你看，这种情况，就是因为AI能阅读大量的历史数据，并且从里面发现一些人类医生很难发现或者记住的规律。

三次。每一次，都是稍不注意，真的可能没命的那种。

德赛的母亲最终没有战胜这场病。但在她最后的时光里，德赛用这套系统为她争取到了更长的时间，让她有尊严地和家人告别。

这个事情本身说完了，但有一段话我很想跟你分享，是Medium上一篇分析这个故事的技术公司创始人写的。他说，这不是一个AI最终治愈癌症的温情故事，但仍然是一个非常能给人信心和温暖的事情。德赛做的事，是把碎片化的数据转化成了人类可以有意义地参与的形式，从而发现了哪怕训练有素的专业医生、在持续高压下也不可避免会错过的信号。更重要的是，德赛用这种和AI协作的方式，积极参与到了母亲最后的时光里，而不是仅仅陷入情绪的悲伤中。

如果抛开癌症和看病不提，这件事还意味着什么？意味着软件开发这件事，正在逐渐从“你得懂代码才能做”变成“你得知道自己想要什么就能做”。

现在大家可以从公众号或者短视频上，看到大量不懂代码的新手，用几天时间搭出一个非常实用的工具。很多人说，现在做产品的门槛已经被打没了。

我不这么认为，我觉得门槛不是降低了，而是变了一种形态。以前拦住你的是代码语法和逻辑，所以只有学过计算机编程的程序员才能干。而现在拦住你的是，你有没有清晰地想清楚自己的问题是什么。

德赛的故事里有一个细节很说明问题。他最大的挑战不是“写代码”，而是学会怎么向AI提问。比如，怎么把一个复杂的医疗情况描述清楚，怎么让AI给出真正有用的判断，而不是说一堆正确废话。这门功夫，跟写代码没什么关系，但需要真正理解你面对的问题。

这两年，随着AI工具的普及，它在健康领域的使用也越来越多。说到这里，大家可能会想到一件事。过去，医生最头疼的场景之一，是病人或者家属一进诊室就说：“医生，我在百度上查了……”这两年换了个版本，变成“我在某音上看到说……”反正我认识的医生们，对这种情况普遍很无奈，因为这些信息往往不完整、断章取义，还容易往最坏的方向带节奏。甚至有病人进诊室，二话不说，直接点开短视频，让医生按照短视频上说的开药。

接着我还想到了另一个问题。现在用AI来分析自己的健康状况，跟在互联网上搜索自己的症状，有什么本质区别？

我觉得最根本的一条是，AI处理的是你这个人的具体情况，而不是所有人的情况。通过搜索，给你的是面向所有人的通用信息。你搜索“腹痛”，出来的是“腹痛的一百种可能原因”。但德赛用AI做的事，是把他母亲具体的病历、具体的症状、具体的检查结果输进去，AI分析的是这一个人、这一份数据，而不是泛泛的医学知识。

而且AI不会疲劳。他母亲的病历最后有1600页。没有任何一个人类，在高压之下，能在合理时间内把1600页文件系统地读完，然后发现那三处交叉比对才能找到的错误。AI能做到，不是因为它比医生聪明，而是因为它不会在第600页的时候注意力开始下降。

更重要的是，它会跟你对话。你用AI问问题，它会追问你，会让你补充信息，会根据你的回答调整判断。你和AI之间有一个真实发生的对话，这个对话本身就在帮你把问题想清楚。这和你在网上看一篇文章，是两回事。

上个月，我有一次半夜突然膝盖超级疼，本来以为是白天运动导致的，随手就把这个事情告诉了豆包，问为什么膝盖疼。豆包让我拍一张膝盖的照片给它，然后让我摸一下红肿部位和小腿的温度有没有明显差别。当我确认之后，它说我这个大概率不是运动损伤，而是因为我之前就有的痛风病史，是急性痛风发作，只不过这次是部位转移了而已。第二天，我去医院看，医生看完也是同样的意见。

当然，这里我也想反复强调，别把AI的输出当做最终诊断，它只能作为参考和预警。例如我问了豆包，第二天我还是会去医院。在今天德赛的例子里，他用AI的结果去跟医生沟通，用AI发现的问题去质疑治疗方案，用AI的预警去判断要不要紧急送医。

AI在这里面扮演的角色，是一个不会疲惫、永远在线的“第二意见”，而不是替代医生的存在。

有一位专业的医生曾经在网络上质疑德赛，说AI会产生幻觉，准确率根本靠不住。德赛的反问是，如果用同样的标准来衡量医疗系统本身，结果又是什么？难道人类的准确率就是百分之百正确的吗？曾经有研究数据显示，在住院后死亡或转入ICU的患者中，约23%曾经历过诊断错误，其中约17%造成了不同程度的伤害。

没有任何一个系统是完美的。重要的不是AI会不会出错，而是有没有一个机制，能让这些错误被发现、被纠正。

但我觉得AI真正能发挥更大作用的地方，其实不是重症，而是我们日常生活里那些小病小痛。你想想看，大部分人面对轻微不舒服的处理方式是什么？要么忍着，要么自己上搜索引擎乱查，然后吃个药了事。真正愿意为这点小事跑一趟医院的人，其实是少数。

但如果你把每次的体检报告、查血结果，固定喂给一个AI，让它持续追踪你的身体数据变化，很多小的隐患其实是可以提前发现的。一个指标连续几年缓慢偏移，单看每一次都在正常范围内，但放在一起看就是一个信号。这种事，人很难主动去做，但AI做起来毫不费力。如果能在事情还小的时候发现，很多家人的疾病就不会一直拖到真的需要住院的地步。

这对医生来说，其实也是一件好事。我有时去医院，见过那些主治大夫的工作状态。他们日常既要接诊大量病人，又要兼顾病房查房、书写病历、接手术，各项工作叠加在一起，客观上根本不可能对每一个病人都做到极细致的跟踪和询问。

这不是医生不认真，是系统性的过载。如果AI能在上游把一部分早期隐患提前处理掉，减少“小病拖成大病”的情况，从根本上是在帮医生减压，而不是给医生添麻烦。

最后，再说一件咱AI学习圈的事。

经常有同学和我说，每天光搜资讯、筛素材、整排版，一两个小时就没了。也想过AI提效，可一看到要搭工作流、绑定模型，就被直接劝退——折腾工具比亲手干活还累。但其实，这件事完全可以交给AI替你跑。

为此我邀请了郝宇刚老师，陕西能源职业技术学院信息中心主任，7年教育信息化实践，教你用扣子一站式搞定资讯搜集和PPT制作，不用搭工作流，告诉它你要什么、几点推送、发到哪，它就自己跑。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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