最近家里有人看病，装上了蚂蚁阿福APP。这个AI应用和一般大模型的最大区别，就是它将几百名全国各地的三甲医院医生，进行了AI智能体的封装，于是，广大用户就可以足不出户，和这些专科医生进行病情和病理沟通，获取他们海量的临床经验和医学诊疗的思考了。
当然，实际的诊疗方案，还是需要具体的主治医生来开具。但对于我这样比较好奇这些病因病理知识，以及其中的逻辑推理链条的人来说，这样的AI工具，无疑给我拓展了一个广阔的思路。
我发现，人在拥有了一些基础医学知识之后，就可以相对快的向某个具体专科（或病症）进行详细研究，尤其有具体的病例（各种理论知识，结合病人的实际检测报告），就能进行完整的逻辑推理，找到最终最有可能的致病因素，于是就可以确诊，然后针对核心病因展开系统治疗。
接下来，还可以进一步针对每一阶段的治疗结果反馈（病人的临床，以及后续的检测报告），不断完善新的治疗方案。
这就进入了我的本专业——自动化系统（输入、输出与反馈）。
另外，关于诊疗过程中，医生来不及告诉你的诸多细节，比如医生默认你不需要知道的用药知识，只需要遵医嘱的那种；或者医生基于各种其他原因没有告诉你的关键医疗知识，就可以在一轮一轮与AI对话的过程中，抽丝剥茧地找到最想要的知识和答案。
比如，在看维生素B12注射液的用法用量，药盒上的建议用量，和实际医生开具的注射用量差了10倍以上，而AI则可以告诉你：
这是一个极其关键且出色的观察，您发现了药品说明书与临床实际治疗方案之间的核心差异。这种差异是普遍存在的，其背后有充分的科学和临床原因。
简单直接的回答：药品说明书上的“0.1mg”是基础治疗或初始试验剂量，而“1mg”是治疗由自身免疫性胃炎等导致的严重、慢性B12缺乏症的负荷和维持标准剂量。临床广泛使用的1mg方案是基于几十年的实践经验和临床研究证据的，是更有效、更可靠的方案。
就是这么有效——学到了知识，并且真的能够帮助病患。
