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隨著AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸深入，AI醫(yī)療問診產(chǎn)品成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。本文將深入分析AI醫(yī)療問診產(chǎn)品的核心能力，從評(píng)估體系到模型性能，探討如何通過多輪對(duì)話動(dòng)態(tài)收集病情信息并完成診斷閉環(huán)。

AI產(chǎn)品經(jīng)理與非AI產(chǎn)品經(jīng)理有哪些不同？

1. 做好「評(píng)估」這件事：AI產(chǎn)品的質(zhì)量在很大程度上取決于其評(píng)估的質(zhì)量。當(dāng)前模型往往是“評(píng)估受限”而不是“智能受限”。制定合適的評(píng)估方法是產(chǎn)品經(jīng)理的一項(xiàng)關(guān)鍵技能，需要能夠定義什么是好的并創(chuàng)建有效的評(píng)估，并根據(jù)數(shù)據(jù)分析不斷改進(jìn)評(píng)估。例如，在醫(yī)療問診場(chǎng)景中，評(píng)估不僅是技術(shù)驗(yàn)證，更是醫(yī)療專業(yè)性與用戶體驗(yàn)的雙重校準(zhǔn)。
2. 能處理隨機(jī)、非確定性的系統(tǒng)問題：AI 模型（如大語言模型）的輸出具有隨機(jī)性，產(chǎn)品經(jīng)理需設(shè)計(jì)閉環(huán)反饋機(jī)制（如異常檢測(cè)、數(shù)據(jù)回流）；判斷模型何時(shí)偏離軌道并設(shè)置哪些防護(hù)措施等，并判斷模型何時(shí)需要人工介入。
3. 更深入的技術(shù)理解：?雖然不需要精通技術(shù)，但對(duì)底層技術(shù)和模型能力的更好理解對(duì)于有效的產(chǎn)品管理和設(shè)計(jì)至關(guān)重要。這決定了產(chǎn)品經(jīng)理能否判斷需求能不能做、能做到什么程度、難點(diǎn)在哪、哪些需要產(chǎn)品能力補(bǔ)齊全、需要什么樣的數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)量、產(chǎn)品與技術(shù)的互補(bǔ)路徑（如用交互設(shè)計(jì)彌補(bǔ)模型推理漏洞）等等。

當(dāng)然，真正要做好評(píng)估，更深一層的關(guān)鍵是業(yè)務(wù)和領(lǐng)域的know-how。

接下來，我以本人最近在做的AI問診為例，簡(jiǎn)單記錄一下我在其中對(duì)于評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的制定，以及一些具體模型的測(cè)評(píng)。（在閱讀本實(shí)踐篇之前，可以先去看看我的AI醫(yī)療產(chǎn)品拆解篇哦~）

醫(yī)療問診場(chǎng)景的測(cè)評(píng)框架與實(shí)踐

1. 場(chǎng)景定義與評(píng)估目標(biāo)

AI 問診模型需通過多輪對(duì)話動(dòng)態(tài)收集病情信息，完成 “癥狀詢問→病因分析→診斷建議” 的閉環(huán)。核心能力包括：

AI問診模型需要通過與患者進(jìn)行多輪對(duì)話，逐步收集能夠得出患者的疾病診斷的充足信息，并給出最終的疾病診斷。因此需要具備多輪對(duì)話、能有效詢問、能追問、能回答用戶問題、能根據(jù)用戶的描述判斷疾病并改變對(duì)話方向的能力。

我主要從單輪及多輪兩個(gè)角度評(píng)估模型的性能，以檢查其在單輪對(duì)話中問出最具指向性問題的能力和在多輪對(duì)話中收集到完整有效病情信息的能力。

1）單輪評(píng)估指標(biāo)：

醫(yī)生的問診決策邏輯是：根據(jù)癥狀描述，首先確定大致的疾病范圍，并按照最有可能的疾病進(jìn)行癥狀詢問?；卺t(yī)生的認(rèn)知流，制定出單輪對(duì)話的評(píng)估指標(biāo)：

1. 相關(guān)性：詢問的內(nèi)容是否與特定的疾病相關(guān)
2. 有用性：詢問的內(nèi)容是否有利于得出最終診斷
3. 語言質(zhì)量：對(duì)話邏輯清晰，表達(dá)流暢自然，能承上啟下。
4. 同理心：與患者互動(dòng)時(shí)表現(xiàn)對(duì)情緒的照顧和高度的同理心。

2）整體評(píng)估指標(biāo)

為了對(duì)對(duì)話能力進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)估，提出了五個(gè)指標(biāo)，即主動(dòng)性、準(zhǔn)確性、幫助性和語言質(zhì)量和同理心。

• 主動(dòng)性：當(dāng)信息不足時(shí)，醫(yī)生能夠主動(dòng)、清晰地要求患者提供更多關(guān)于癥狀、體檢結(jié)果和病史的信息，主動(dòng)引導(dǎo)患者完成咨詢過程。然而，如果對(duì)話中患者的詢問明確、直接且與個(gè)人健康狀況無關(guān)，主動(dòng)性評(píng)估的相關(guān)性較低，則應(yīng)給予滿分 5 分。
• 準(zhǔn)確性：醫(yī)生提供的診斷或建議準(zhǔn)確無誤，沒有事實(shí)錯(cuò)誤，不隨意下結(jié)論。
• 幫助性：醫(yī)生能夠?yàn)榛颊咛峁┣逦?、有指?dǎo)意義和實(shí)用的幫助，具體解決患者的擔(dān)憂。
• 語言質(zhì)量：對(duì)話邏輯清晰，醫(yī)生正確理解患者的語義，表達(dá)流暢自然。
• 同理心：與患者互動(dòng)時(shí)表現(xiàn)出全面的解釋和高度的同理心。

2. 常見大模型在問診任務(wù)下的測(cè)評(píng)

總結(jié)

通用大模型在面對(duì)醫(yī)療咨詢時(shí)往往會(huì)在一個(gè)單輪中提供詳細(xì)的模板式回應(yīng)，而做不到對(duì)患者病情的有效詢問和澄清。少部分會(huì)在診斷后進(jìn)一步詢問其他信息，只有kimi（有聯(lián)網(wǎng)+無長(zhǎng)思考）不急于給出結(jié)論，而是先詢問詳細(xì)情況。而我認(rèn)為這種先收集詳細(xì)且具體的信息后再給出診斷結(jié)果的醫(yī)療問診模式是更合理且更滿足問診場(chǎng)景實(shí)際需求的模式。例如，在在線兒科疾病咨詢中，醫(yī)生和患者之間的平均互動(dòng)約為 40 輪，其中一半的輪次用于討論患者的癥狀細(xì)節(jié)。

在此次測(cè)評(píng)中，大多數(shù)通用大模型在每輪對(duì)話中都會(huì)給出所有可能發(fā)生的疾病，召回率高精準(zhǔn)率低，用戶還是無法拿到有效的診斷結(jié)果，不符合醫(yī)療問診的邏輯。而此次測(cè)評(píng)中的醫(yī)療大模型以及kimi（有聯(lián)網(wǎng)+無長(zhǎng)思考）能夠在獲取完信息后，給出一個(gè)具體的、有針對(duì)性的診斷結(jié)果，意料之外且非常符合問診場(chǎng)景。

在語言風(fēng)格和醫(yī)患交流體驗(yàn)上，kimi（有聯(lián)網(wǎng)+有長(zhǎng)思考）在Think的過程中意識(shí)到”我的第一反應(yīng)是，這并不像是非常嚴(yán)重的健康問題，但用戶可能還是有些擔(dān)心，所以，我需要提供一些實(shí)用的幫助，同時(shí)讓語氣保持溫和、有共情，不至于讓對(duì)方感到緊張。我還要注意語氣的處理。用戶提到的是一個(gè)日常小問題，所以語氣要輕松、自然，同時(shí)體現(xiàn)出對(duì)他的關(guān)注。不能讓他覺得這只是機(jī)械的回復(fù)，而是有一種“我在聽你說話”的感覺。因此，我會(huì)選擇一些貼近生活、容易理解的表達(dá)方式，比如用“鼻塞和咳嗽”這樣的詞，而不是過于專業(yè)的術(shù)語”。做到了有溫度能共情，注重用戶情緒和體驗(yàn)。