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做C端產(chǎn)品多年，我有一個(gè)感悟：AI不是憑空創(chuàng)造新需求，而是用新技術(shù)解決舊問(wèn)題。所以在競(jìng)品調(diào)研的最開(kāi)始就要把重點(diǎn)放在用戶身邊，而不是APP上面，真聽(tīng)真看真感受。所以在項(xiàng)目啟動(dòng)之初，我開(kāi)始去到小紅書(shū)、病友群、以及一些已經(jīng)存在的病友互助平臺(tái)去看大家的留言，看大家的“種草貼”，關(guān)注真實(shí)的腫瘤患者和家屬在推薦什么，他們?cè)谥委熎陂g用什么軟件來(lái)記錄身體狀況，他們?cè)谀睦锊樗幤返母弊饔?；看他們?cè)谠u(píng)論區(qū)的留言，觀察他們對(duì)于現(xiàn)有工具的吐槽，甚至是研究學(xué)習(xí)他們自己做出來(lái)的工具。

通過(guò)這種方式我篩選出來(lái)了一批醫(yī)療APP產(chǎn)品。很有趣的是，把用戶高頻提到的軟件排個(gè)序，你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多不那么出名但極其實(shí)用的垂類(lèi)工具。

找到這些競(jìng)品后，我會(huì)把它們分為三類(lèi)，以此決定我的研究重點(diǎn)：

1. 大廠/生態(tài)類(lèi)： 如騰訊、阿里的健康產(chǎn)品，主要研究其交互架構(gòu)和頭部效應(yīng)。

2. 垂類(lèi)/獨(dú)立類(lèi)： “小而美”的產(chǎn)品，主要研究其對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深耕。

3. 模式類(lèi)似類(lèi)：即使不是醫(yī)療領(lǐng)域（如Keep或美麗修行），但服務(wù)流程和架構(gòu)類(lèi)似的，也可以參考。

找到競(jìng)品后，可能很多人都會(huì)忍不住下載APP后一頓點(diǎn)擊，查看它們的功能和交互，深入到產(chǎn)品細(xì)節(jié)，不過(guò)我不建議這樣做。我通常會(huì)先通過(guò)官網(wǎng)，或應(yīng)用商店的官方頁(yè)面，先來(lái)瀏覽一下他們的官方介紹、用戶評(píng)論和更新日志。這就有點(diǎn)像我們?cè)谙吗^子前，先去大眾點(diǎn)評(píng)里查找餐館一樣。

在仔細(xì)看官方產(chǎn)品介紹的同時(shí)我也會(huì)梳理出一張功能對(duì)比表，確定競(jìng)品研究的核心維度：

用戶畫(huà)像:醫(yī)生？患者？還是泛健康人群？

產(chǎn)品的定位：它是為誰(shuí)服務(wù)的？解決什么核心問(wèn)題？（例如京東醫(yī)生是為“醫(yī)生”服務(wù)的，而我們需要找為“患者”服務(wù)的，定位不同，參考價(jià)值就完全不同）

核心功能：官方簡(jiǎn)介里列出的Top功能是什么？

商業(yè)模式：這一點(diǎn)至關(guān)重要。產(chǎn)品的商業(yè)模式是賣(mài)會(huì)員？賣(mài)問(wèn)診服務(wù)？還是免費(fèi)引流？不同的商業(yè)模式直接影響著這個(gè)產(chǎn)品的功能設(shè)計(jì)（這一點(diǎn)在后文分析“小荷AI醫(yī)生”時(shí)會(huì)詳細(xì)說(shuō)）。

做完基礎(chǔ)調(diào)研，就進(jìn)入了深水區(qū)：醫(yī)療類(lèi)AI智能體到底該長(zhǎng)什么樣？

為了更好的統(tǒng)一測(cè)評(píng)，我設(shè)定了一個(gè)真實(shí)的嚴(yán)肅醫(yī)療場(chǎng)景：

一個(gè)正在進(jìn)行靶向藥治療的腫瘤患者，想知道能不能吃輔酶Q10來(lái)緩解心臟毒性，會(huì)不會(huì)影響化療效果？

我模仿用戶的真實(shí)提問(wèn)行為，橫向測(cè)評(píng)了DeepSeek、豆包等心智類(lèi)通用AI產(chǎn)品，以及垂類(lèi)的螞蟻阿福、覓健、小荷AI醫(yī)生、丁香園的“用藥助手”、百川智能的百小應(yīng)等，總結(jié)出了分析AI智能體交互設(shè)計(jì)的四大維度框架：

維度1：情緒價(jià)值與人設(shè)

在醫(yī)療場(chǎng)景下，用戶往往處于焦慮且脆弱的狀態(tài)，人設(shè)的溫度直接決定了對(duì)話能否進(jìn)行下去。下面我們來(lái)看看各個(gè)醫(yī)療智能體的表現(xiàn)。

通用大模型（DeepSeek/豆包）：在面對(duì)復(fù)雜的化療用藥問(wèn)題時(shí)，如果在沒(méi)有添加特殊的提示詞，這些表現(xiàn)得更像是一本高效的“電子說(shuō)明書(shū)”。它們的回答雖然準(zhǔn)確且專(zhuān)業(yè)，但語(yǔ)調(diào)平鋪直敘，缺乏對(duì)患者心理負(fù)擔(dān)的感知，這種“醫(yī)生化”的直述在嚴(yán)肅之余，難免顯得缺乏溫度。

垂類(lèi)AI（如螞蟻阿福、小荷AI醫(yī)生）則采用了類(lèi)似“非暴力溝通”的策略。他們會(huì)先肯定與復(fù)述： “我理解你在治療中關(guān)于……”，并像一位有耐心的專(zhuān)家，不僅回答藥物問(wèn)題，還主動(dòng)捕捉到了患者對(duì)“心臟健康”的焦慮，給出了生活方式的建議。這種“先共情、后專(zhuān)業(yè)”的設(shè)計(jì)，讓它的人設(shè)瞬間從一個(gè)搜索引擎變成了一位有耐心的健康專(zhuān)家。

維度2：專(zhuān)業(yè)深度與循證邏輯

醫(yī)療AI的底線是安全，而提升信任的關(guān)鍵在于“循證”，即你的建議到底源自哪里。在這個(gè)維度上，丁香醫(yī)生出品的“用藥助手”、百川大模型的百小應(yīng)的“嚴(yán)肅醫(yī)療模式”以及京東醫(yī)生的“知醫(yī)”則表現(xiàn)得最像一個(gè)嚴(yán)肅穩(wěn)重的專(zhuān)家醫(yī)生。它們并不急于給出一個(gè)簡(jiǎn)單的結(jié)論，而是采用了類(lèi)似“科研助手”的邏輯。例如在百小應(yīng)的回答中，你會(huì)看到大量的證據(jù)支持、原理說(shuō)明以及針對(duì)臨床角色的具體建議。

它們會(huì)主動(dòng)列出權(quán)威的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和論文鏈接，用戶可以隨時(shí)點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)查證。這種“嚴(yán)絲合縫”的邏輯，雖然增加了閱讀門(mén)檻，但對(duì)于追求確定性的重癥患者來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是一顆定心丸。

維度3：主動(dòng)交互與行動(dòng)閉環(huán)

一個(gè)優(yōu)秀的智能體不應(yīng)只是“問(wèn)一答一”，而應(yīng)具備主動(dòng)追問(wèn)和轉(zhuǎn)化行動(dòng)的能力。

字節(jié)跳動(dòng)的小荷AI醫(yī)生在這一點(diǎn)上表現(xiàn)得非?！盁崆椤薄Ｋ粫?huì)在回答完患者“能不能吃補(bǔ)品”的疑問(wèn)后就結(jié)束對(duì)話，而是會(huì)像真人醫(yī)生面診一樣主動(dòng)追問(wèn)：“您是否還在服用降壓藥？”“具體的服用劑量是多少？”。通過(guò)這種連環(huán)追問(wèn)，它在對(duì)話中完成了信息補(bǔ)全，并將用戶引向了抖音電商的購(gòu)藥閉環(huán)。

最近非常出圈的螞蟻阿福則在“行動(dòng)閉環(huán)”上另辟蹊徑。它深知腫瘤患者的用藥計(jì)劃極其復(fù)雜，因此在回答完咨詢后，會(huì)直接在對(duì)話框下方彈出一個(gè)“添加補(bǔ)劑計(jì)劃”的功能組件。它能自動(dòng)從對(duì)話上下文中提取藥名和頻率，一鍵生成服藥提醒。這種將“咨詢”直接轉(zhuǎn)化為“管理工具”的設(shè)計(jì)，真正做到了為用戶著想。

維度4：信任構(gòu)建與人機(jī)協(xié)作

最后，用戶與產(chǎn)品的交互的形式感往往能影響用戶的心理安全感。

關(guān)于這一點(diǎn)，覓健的設(shè)計(jì)讓我耳目一新。它采用了一種群聊式交互設(shè)計(jì)：當(dāng)患者發(fā)起咨詢時(shí)，界面會(huì)模仿社交軟件，瞬間“拉”入多個(gè)專(zhuān)業(yè)智能體——比如“營(yíng)養(yǎng)健康專(zhuān)家”、“問(wèn)診專(zhuān)家”（對(duì)應(yīng)到醫(yī)療場(chǎng)景則是不同科室的專(zhuān)家AI）共同服務(wù)。這種“多人會(huì)診”的視覺(jué)呈現(xiàn)，極大地滿足了用戶希望獲得全方位關(guān)注的心理。

而未來(lái)醫(yī)生則展示了另一種人機(jī)協(xié)作的邏輯：它在對(duì)話開(kāi)頭就明確告知，以下內(nèi)容由AI協(xié)助生成，但最終結(jié)論由真人醫(yī)生簽字負(fù)責(zé)。這種“AI收集整理+醫(yī)生兜底簽字”的工作流，不僅解決了合規(guī)性的難題，更是在患者的心理層面構(gòu)建了一道不可逾越的信任紅線。

通過(guò)這次測(cè)評(píng)，我總結(jié)了幾個(gè)關(guān)于醫(yī)療AI智能體的交互設(shè)計(jì)的核心洞察：

首先，不要只做工具，要服務(wù)于用戶認(rèn)知。 傳統(tǒng)的OCR病歷整理只是工具，但如果把智能體還原成一個(gè)“專(zhuān)家問(wèn)診過(guò)程”，符合用戶“掛專(zhuān)家號(hào)、問(wèn)診看病”的真實(shí)問(wèn)診過(guò)程，轉(zhuǎn)化率和信任度會(huì)完全不同。

其次，人機(jī)協(xié)作還是不可或缺的一環(huán)。 像“未來(lái)醫(yī)生”展示的邏輯：AI負(fù)責(zé)信息收集、初步整理和輔助決策，最后由真人醫(yī)生簽字負(fù)責(zé)。這不僅規(guī)避了合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，也提升了效率。

最后，最難的不是模型，是上下文。 如何引導(dǎo)用戶輸入高質(zhì)量的日常用藥數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)，從而強(qiáng)化AI對(duì)個(gè)體的認(rèn)知，是所有醫(yī)療智能體都需要面對(duì)的挑戰(zhàn)。

寫(xiě)在最后： 不同產(chǎn)品有不同的生命周期，有的產(chǎn)品追求“短平快”的流量閉環(huán)，有的產(chǎn)品追求“精深”的醫(yī)療決策。但歸根結(jié)底，作為產(chǎn)品經(jīng)理，我們的目標(biāo)是一致的：如何利用大模型，去減輕那些最焦慮、最無(wú)助的群體，獲取知識(shí)的負(fù)擔(dān)。

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