医生苦“杂活儿”久矣 百度健康推“医生版龙虾”欲破局

中国商报（记者 马嘉）“1名医生过去看8种病，现在是8名医生看1种病。”中国工程院院士樊代明道出了医疗行业分工过细、效率低下的怪圈。这背后是医生们面临的困境：将大量时间耗在了文书、科研和系统操作上，而非病人身上。

4月2日，百度健康发布了一款名为“有医助理”的产品，试图用AI解决这个问题。这是国内首个基于OpenClaw框架打造的医疗任务型AI助手，能帮医生写论文、整理病历、管理患者，被形象地称为医生版“会干活儿的龙虾”。多位专家对中国商报记者表示，有了技术是好的开端，接下来，跨过数据安全、成本、医院壁垒这三道坎儿，AI会把时间还给医生。

医生苦“杂活儿”久矣

兰州大学第一医院普外科医生李斌既是一名肝胆胰外科医生，也是一名自学编程的“技术极客”。

他说，自己的日常是这样的：连轴转做手术、值夜班、查房、开医嘱、出门诊、带学生、跟病人谈话、做手术质控、与DRG（根据患者年龄、诊断、治疗方式等因素将病历分组，形成按组打包付费的医保支付体系）做各种申报申诉。到了晚上，还要写论文、做课题、整理工作总结。

“我常常在深夜对着屏幕上密密麻麻的表格问自己：我学了十几年的医，难道就是为了天天复制粘贴吗？”李斌说。

为了“理直气壮地把这些活儿甩出去”，他从2018年开始自学Python，用“爬虫”清洗病理数据，用开源项目HRV做心率变异性分析。他甚至用树莓派搭建了科室内部的信息统计系统。

但个人编程的局限同样明显。2026年初，他在GitHub上发现了 OpenClaw项目（俗称“龙虾”），用周末时间搭建了6个机器人，为同样是医生的太太做了一款小程序：能把医患对话自动转化为主诉病史，拍照识别化验单，提取超声关键词，最后还能通过连接蓝牙打印机打印医嘱。

“想法很好，但现实很骨感。”李斌坦言，系统频繁崩溃、Bug不断修复，不到一天就花掉了近千万token（词元，AI服务按调用的token数量收费），“大部分精力花在了修Bug上，我们最终需要的是稳定与安全。”

百度健康AI产品负责人说，李斌面临的问题就是“有医助理”想解决的问题。把OpenClaw的能力医疗专业化，让医生开箱即用，不用再自己“折腾”。

医生版“龙虾”能干哪些活儿

百度健康AI产品负责人给“有医助理”区分了两个“工作模式”：检索模式与任务模式。

据其介绍，检索模式对标美国医学AI搜索工具OpenEvidence，内置了6000多万篇专业文献、20多万种药品知识图谱、5万+权威指南共识、2万+医学书籍等专业素材。譬如与中国抗癌协会率先合作的2025版CACA指南。与通用搜索引擎不同，它的每一个结论都能溯源到具体的期刊、指南或药品说明书。

按照百度健康的规划，任务模式是一大重要“卖点”。基于OpenClaw框架，它掌握了800多项通用与医疗技能，从自动生成PPT、整理病历，到撰写论文综述、管理患者随访数据。医生只需用自然语言下达指令，AI就能自主执行全流程任务。

百度健康AI产品负责人说：“传统的AI工具只能满足医生工作诉求中的很小一部分，它们只能做基础的信息检索和对话查阅。”

北京大学肿瘤医院副院长宋玉琴是AI的深度使用者。她发现，AI可以一键生成临床研究方案：输入主要研究终点、入排标准和样本量，过去几周才能完成的工作现在一天就能搞定。有了AI后，修改学生毕业论文的效率也提高了，减轻了她作为导师的负担。

但她也有苦恼。自从各类AI工具普及后，病人带来的“垃圾信息”也多了。“过去我只需要解释疾病，现在我还要告诉他这个是垃圾信息，那个也是垃圾信息。”宋玉琴说，“本来我的门诊量就大，现在更麻烦了。”

宋玉琴的困惑也引出了一个现实问题：AI工具的效果，高度依赖于数据质量和信源可靠性，而这恰恰是当前医疗AI面临的最大挑战。

数据、安全与成本：要跨越的三道坎儿

有了“医生版龙虾”，医生就能从杂活儿中解放出来吗？在多位专家看来，技术更新是很好的起点，要让产品真正落地，还要跨越三道坎儿。

第一道坎儿是数据。北京大学肿瘤医院胸部肿瘤中心副主任赵军直言：“CT报告应该有一个标准化的模板，比如肺结节几厘米、在什么位置。如果报告只写‘右上肺一个占位’，这种数据等于没有用。”他呼吁建立标准化的医疗数据结构，否则AI的输入就是“垃圾进，垃圾出”。

百度健康主任架构师认为，多模态数据的整合是行业难题，“有图像、有文本，还有基因检测这种数字型数据，怎么融合、怎么让大模型学习和应用，我们一直在攻坚。”但他同时表示，互联网公司在处理数据上拥有天然的经验积累，搜索推荐业务早已面对过数值、文本、图像等多种数据的混合场景，这并非不可逾越的障碍。

第二道坎儿是安全。医疗AI的错误可能导致严重后果。百度健康技术负责人强调，“有医助理”构建了五层安全防护：从数据来源的医学认证，到思考过程的安全校验，再到技能的审核认证，最后通过AI进一步校验结果。

但数据隐私问题仍然敏感。医生将患者的病历拍照上传，是否会泄露隐私？百度健康AI产品负责人回应称，每名医生在云端拥有独立的“单间”存储空间，数据不会被用于模型训练，也不会被其他医生访问。“主导权和控制权都在医生自己手里。”

第三道坎儿是成本。通用“龙虾”的token消耗已经让许多开发者叫苦不迭，“有医助理”的任务模式消耗更大。百度健康技术负责人表示：“我们现阶段不向医生收费，更多是在打磨产品，商业模式还不是现在的重点。”但他也承认，相比个人搭建的方案，百度在优化后，已经将token成本降低了80%以上。

从行业视角看，“有医助理”的意义在于它验证了OpenClaw框架在严肃医疗场景下的可行性，并率先构建了“检索+任务”的双模产品形态。但正如多位专家所言，技术只是起点，数据治理、安全认证、付费意愿，这些变量将决定这款产品能否从“医生朋友圈的尝鲜工具”走向“临床标配”。