今春，AI儿科医生是AI医疗圈的热门议题之一。

3月，北京儿童医院牵手百川智能，发布了国内首个儿科医学大模型，推出基层和专家两个版本“AI儿科医生”；4月，重医儿童医院联合左手医生，推出“儿科AI家庭医生”，以及适配大模型应用的儿科循证知识库。

这两家顶级儿童医院迅速下场之外，还有多家医院正在应用AI儿科产品的路上。

现实中，儿科医生荒、儿童就医难等困境存在已久。因为儿童难以准确诉说病情，儿科又被称为“哑巴儿科”，医生仅能凭借有限沟通、查体等诊断病情；儿童用药的品种有限，剂量也多靠医生酌情使用；再加上儿科又是“小全科”，培养一位优秀的儿科医生至少要八到十年。

借助AI大模型的“聪明大脑”，能否弥补儿医需求的巨大缺口？

除了让AI服务医生、提高诊疗效率，医生调教后的AI能否直接服务患者？

AI儿科医生，有可能成为“医疗AI杀手级应用”吗？

AI儿科家医：解宝妈之急

一位健康的年轻女性成为妈妈后，往往要面对很多突如其来的医疗护理问题，如新生儿黄疸、肠胀气、湿疹、过敏等。

强烈关切之下，大到发育迟缓、感染肺炎，小到便秘腹泻、头型不圆，宝妈们对孩子的一切健康问题都十分在意。在传统的互联网医疗问诊场景中，年轻妈妈即是咨询频次较高、有支付意愿的群体。

如今，已有许多用户用Deepseek、豆包等解读化验报告、进行轻问诊，但通用大模型直接用于严肃医疗，存在较高的幻觉度，普通用户有时难以判断答案准确性。另外，DS等在分析病情、推荐药方时，通常会列举多种可能性，缺乏专业医学训练的人难以甄别选择，存在误诊风险。

因此，开发垂直领域的“AI智能医生”，成为多家厂商的选择。百川智能开发了“百方AI智能医生”，豆包官方上线了“健康咨询小助手”智能体，重医儿童医院联合左手医生开发了“小乙·儿科AI家庭医生”等等，这些2C产品目前都可以免费使用。

那么，哪家智能医生的问诊准确度、体验感更胜一筹？一位医疗行业人士表示，因为医疗存在极大的信息不对称，C端患者难以迅速判断，但有个参考指标：即该AI医疗厂商开发的产品，进入了多少家顶级医院，包括智能病例系统、AI辅诊系统等。

一方面，因为医院具有专业判断能力；另一方面，产品入院意味着“医疗数据可及性”，而数据正是训练AI模型关键。

左手医生创始人兼CEO张超也表达了相似的看法，他归纳认为：“AI医生的竞争力=头部医疗资源触及度x个人健康档案厚度”。创业七八年，在B端，左手医生针对医院开发的诊室听译机器人、医院信息化软件等，服务了Top100医院中的40家。

“针对C端，我们目前更关注成为百姓的‘健康管家’，治疗前，用户可以咨询儿科AI医生，从而获得病情复杂性、是否需要入院就医、推荐哪个医院的某位医生等判断。”

他举例道，如婴儿绿便，AI医生会询问用户喂养方式、体温、环境改变（如是否受凉）、症状演变（如是否腹泻/脱水）等，以给出病情分析，判断是否需要立即就医。随后，根据诊断结果，会附上重医儿童医院录制的专业科普视频，供用户学习。

现阶段，医院和厂商开发的“儿科AI家庭医生”，也自设了很多约束边界，来把控严肃医疗场景的咨询风险。例如：可以分析化验单，却没有上传患者症状图的入口；可以推荐护理方式，却没有用药建议等等。

在交谈中，多位受访者曾提及AI要学习医生的提问方式和思维链。“医学诊断，是从发散到收敛的过程，问诊过程要采集很多信息，最终收敛至一个明确的诊断”，张超认为既往做“诊室听译机器人”和智能病历的积累，让与重儿合作开发的这款AI医生，可以较为准确地理解并反馈患者意图。

目前，这款儿科AI家庭医生主要依靠医院端的自然流量，将线下患者导流至线上。对医院而言，儿科AI医生可承担起治疗前“远程分诊”、治疗后“医患教育”等功能。而且，AI医生在向院外更广泛患者扩散的过程中，也能够为医院带去更具治疗价值的病人（如为三甲带去疑难杂症患者）。

不过据既往经验，此类AI医疗产品很难从医院、医保获得直接收入。那么，“儿科AI医生”，未来如何打通商业化呢？

张超认为，2C可以收取低价订阅费用，如日费1.9元、月费9.9元等，关键是检验产品力和用户粘性。未来，可以给AI医生用户做就医指导，即更精细的分诊、甚至安排就诊；再进一步，让AI医生为用户提供个性化健康指导。

儿科，不是好的变现场景，因为开不了大处方（儿童用药限制极多）、大检查；但儿科背后的宝妈群体，确实消费的好人群。她们不仅关注孩童和自身的健康，也能影响丈夫、父母等人的医疗决策。“有位宁夏的女性用户，使用AI智能医生，为6个家人建了档案。”

上述医疗行业人士认为，AI智能医生是一个流量入口，用户量达到一定规模后，商业化的合作方有很多，如药、硬件、保险等等。但关键是要有一定的用户规模，所以接下来谁能快速入院（获客），成为竞争的重点。“入院，也是占坑。一般情况下，医院（数字化）是拒绝重复建设的。”

AI进入儿科：补医生之缺

由上可见，现阶段AI儿科医生更多解决“轻问诊”需求，更加核心的诊疗依然靠B端医生完成。当生成式人工智能席卷而来，很多儿科医生也在用AI工具提高工作效率、拓展诊疗思路。

儿科临床诊疗，很大程度上依靠医生与家长的沟通、对患儿的细致查体等，“我是一位从业25年的儿科医生，非常喜欢和患者沟通，但不太喜欢把大量时间耗费在病历资料的书写整理中，”曾就职于湘雅二院、现卓正儿科医生黄丹琳表示。

在黄丹琳的期待中，希望AI能够成为医生助理：在诊前，辅助分析患者健康信息，结构化呈现既往病史；诊中采集、记录病历信息，提高接诊效率；帮助管理患者，让医生有更多时间关爱患者，集中精力做身体检查、处理复杂决策等核心任务。“AI可以成为儿科医护人手短缺的补充，而非替代。”

由于医学复杂性，这些看似不难的功能，在大语言模型技术成熟前，并未得到很好的解决。例如让AI自动记录问诊过程、生成一份高质量的病历，语义理解是核心难点，靠传统自然语言小模型就会出现大量冗余和不准确。

但近两年，随着AI能力提升，相关问题陆续得到解决，AI生成病历不仅可以实现全面、准确，在数据准确基础上，还迸发出一些新的能力，如问诊联想（提示医生下一个问题是什么）等。

这其实意味着AI已经从单纯的效率提升工具，进入到更核心业务，从“助理”渐渐走向“智囊”。毕业于上海交通大学医学院、已从业七年的儿科医生高峥博士表示，“自chatGPT横空出世之后，他就一直在与AI工具做朋友，并把它们当成专业上的伙伴和智囊。”

尽管目前还没有用过特别成熟的“AI儿科医生”产品，但高峥认为，把“我是一名xxx的儿科医生”作为开场人设，在DeepSeek等工具上进行探讨式对话，一定程度也算把大语言模型当做AI智能儿科医生。

在辅助诊断决策、提供治疗思路、大致预估病程/预后/并发症风险等方面，“AI还是很厉害的。它给出的答案不一定很准确，但主打任劳任怨、快速全面。有时我会对它的答案给出质疑，要求它提供数据出处和证据来源，就像同行之间的探讨。”

为了给儿科医生提供专业准确的工具，北京儿童医院和百川智能开发了专家版、基层版AI儿科医生。在基层应用中，通过“双医生”机制，提升基层儿科医生的诊疗水平，例如在儿童病毒性脑炎的早期识别方面提供辅助诊断等。

由于基层缺乏优质儿科医生、家长存在求医焦虑等，儿科的分级诊疗长期形同虚设。相比于“分级诊疗”，一位北京协和医院的教授曾提出“分工诊疗”的概念：即在整个诊疗流程中，除向上转诊，基层医生可以完成部分分工。如在AI等工具帮助下，进行有效的病情问询、查体等，给出初步病情判断。

当然，AI潜力仍在快速释放。

在帮助患儿家长、节省医护人力方面，“不远的将来，AI就可以替代一部分人力工作，如远程分诊、患儿就医时机判断等，”高峥认为。除此之外，他判断未来随着AI“解读分析视频”能力提升，线上用AI进行智能儿童发育评估、喂养指导等，也可能很快会实现。

“比如，家长上传一些孩子在家里玩耍的视频，AI就能帮忙分析孩子的行为发育、语言社交能力等是否正常，或是否存在自闭症、脑瘫等严重疾病的风险初步筛查。虽然短时间内，AI不一定能达到行业专家那么精准，但AI准确度超过低年资、经验不丰富的医生，应该完全没问题。”