​当医生开始“手搓”AI

医学越往前走，专科分得越细，一个医生的知识很难覆盖另一个专科的边界，这种背景下口腔科医生期待一个“全能口腔医生”。图为牙科诊室。视觉中国|图

田智慧一直记得那个捂着下巴，寻求帮助的病人。

“医生，我的牙劈了，疼得实在熬不住了，能不能拔了？”2025年11月，一位正在南方医科大学南方医院（以下简称“南方医院”）心内科住院，做过心脏支架，长期服用抗凝药的病人，专门跑到口腔科诊室询问能否拔牙。

接诊的口腔医学中心副主任田智慧开始的判断是必须拔牙，但听了病人描述病史后，却又犯了难——病人心功能怎么样、抗凝药用量多少，这些和拔牙直接相关的指标田智慧在系统里却查不到，因为当时门诊病历和住院病历并不互通。

田智慧拨通这位病人的管床医生电话，管床医生此时也有了疑问：这颗牙拔掉，创口有多大？牙疼的病人坐立难安，两位医生都站在自己的专业里，谁也拿不了主意。

这不是只有口腔科才会遇到的麻烦。其他临床科室的医生遇到跨学科问题需要咨询时，和田智慧遇到的困境几乎是一样的。医学越往前走，专科分得越细，一个医生的知识很难覆盖另一个专科的边界。

有没有办法，让病人不要在科室之间来回奔波，也给医生减减负？比如，在口腔科，如果有个“全能口腔医生”就好了：既懂口腔科，又懂心内科、麻醉科，不仅能实时调出患者全部资料，还能把指南和既往病例摆到手边供医生参考。

2026年，一个名为“口安平”的智能体在南方医院诞生了：口腔科医生可以实时提取患者住院期间的资料，并使用其内置的与心内科、麻醉科共同制定的六维度标准化风险评估模型，输出风险分级、耐受等级、复核意见、处置建议四类结构化结论。

口腔科医生再也不用困在一通交流病情的电话里了。而造出它的，不是算法工程师，不是IT部门，是南方医院的临床医生。

一群不写代码的医生，怎么把AI“手搓”了出来？

让AI使用门槛从“技术能力”变成“临床理解力”

“口安平”并非突发奇想的产物。

在南方医院，口腔医学中心的医生平时还承担给非口腔专业学生上课的任务，这门课虽然只有32个课时，内容却一直按口腔学科的脉络编排。听课的学生将来可能是内科医生、外科医生、法医或检验医生，他们需要的并不是在32个课时内学完所有口腔科知识。

“比如内分泌医生就想知道，一个糖尿病人同时需要处理牙周病，他需要做的和平时处置血糖正常的病人有什么不同？”田智慧说，多年来，他们先尝试数字化教学，随着AI兴起，又尝试用AI模拟教学场景，满足不同临床专科医学生的学习需求。

AI模拟教学迈出了第一步，但临