兽医眼中的AI，是帮手还是对手？|兽医|医生|宠物|帮手|治疗|重症患者

作者：宠物医师网编委会

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前言

如果你留意今年春晚的赞助商名单，会发现一个意味深长的变化——白酒没了，牛奶没了，取而代之的是阿里千问、腾讯元宝、豆包、宇树机器人……

这场“首届AI春晚”用最直观的方式宣告：人工智能，已经从实验室的概念验证，渗透进我们生活的每一个缝隙——包括你每天工作的诊室。

有人对AI影像的假阳性保持警惕，有人担忧数据隐私，也有人焦虑独立诊所的预算劣势。作为宠物医生，当AI以这样的声势叩响大门，我们该如何回应？

今天，借春晚的AI之光，想和大家聊聊：在兽医临床中，是帮手还是对手？

一、效率是切入点

AI scribe（智能记录助手）通过录音和语音识别，自动生成病历草稿。几乎所有坚持使用这些工具足够长时间的人都报告说，每天能重新获得一到两个小时的工作时间。起初，医生们需要适应“把每一个发现、每一个评估、每一个计划都口述出来”的习惯，但一旦跨过这个学习曲线，回报是实实在在的——这些省下来的时间，可以花在患者身上、花在与客户沟通上，甚至只是让自己在忙碌的病例之间喘口气。

有人可能会担心：录音时如何向客户开口？几位有经验的医生分享了他们的做法：不是生硬地说“我需要录音”，而是解释：“这个工具能帮我为你们家宝贝建立更完善的病历，让我能更专注于诊疗。”大多数客户都欣然接受。而对少数拒绝的客户，医生则在看诊结束后立即口述记录。

在效率面前，AI scribe无疑是目前最成熟、最能立竿见影的入口。

二、诊断需要批判性眼光

相比记录工具，诊断领域的AI应用则复杂得多，包括在诊断领域的人工智能，包括放射学、细胞学以及一些新兴工具，大家的体验褒贬不一。例如，硕腾的VetScan Imagyst系统，一旦员工掌握了样本制备技巧，它就能提高内部诊断的数量，这一点赢得了赞誉。相比之下，放射学平台则招致了更多的质疑。关于胸片出现假阳性，或结果与心脏病专家的判读不一致的报告很常见。

关键是要有批判性思维。AI并不会取代放射科医生或病理学家。相反，它能快速且低成本地标记出发现，并需要兽医来验证其输出。如果你不以质疑的心态对待诊断性AI，是基于什么数据训练的，其敏感性和特异性如何——你就可能对这个容易出错的工具过度自信。

三、责任仍在我们身上

责任，永远在医生身上，不在AI工具上。

美国州兽医委员会协会已明确表态：兽医对临床决策负有100%的责任。无论AI给出了多漂亮的报告，最终签字确认的是你；无论供应商的算法有多先进，面对客户那双信任的眼睛，承担后果的依然是你。

这一点在与客户沟通过程中，关于使用AI scribe进行录音时体现得最为清晰。录音、病历、影像资料传到云端后，它们去了哪里？供应商是否透明？这些看似繁琐的“功课”，其实是在守护最基本的职业底线——客户对你的信任。

AI可以提供帮助，但责任和信任仍需我们来维护。

四、独立诊所拥有隐藏优势

面对AI浪潮，有些独立诊所的同行难免焦虑：大机构有预算，我们怎么办？他们的担忧不无道理。集团企业可以在技术上投入巨资，但缺乏财力优势的独立诊所可以通过灵活性来弥补。

较小的兽医诊所如果看到某个AI工具有效，马上就可以采用。他们可以测试、迭代、响应客户需求，而无需像连锁医院那样经历漫长的审批流程、法律审查和变革管理结构，这些往往会拖慢大机构的步伐。

而独立诊所呢？今天看到某个AI scribe好用，明天就可以开始试用；遇到客户反馈不好，立刻就能换一个。这种“船小好调头”的敏捷性，恰恰是独立诊所对抗大机构的最大武器。

五、未来已来

未来正在快速到来，我们讨论中最令人兴奋的部分可能在于未来的发展。兽医们对AI代理的潜力很感兴趣，未来的AI代理可以直接整合进诊所管理系统，实时生成治疗方案和费用估算。其面向消费者的应用程序，如Sylvester AI和TTcare这样的消费者端App，客户可能会在就诊前使用它们来标记宠物的健康问题。

这意味着什么？意味着诊所不仅要思考“我们怎么用AI”，还要思考“如何借力宠主手机里的AI”。

向客户推荐经过验证的消费者应用程序，可能会成为推动预防性就诊和深化客户关系的新方式。