202XLOGOAI輔助罕見病診斷的醫(yī)患溝通策略演講人2025-12-0701引言：罕見病診斷困境與AI介入下醫(yī)患溝通的新命題02結(jié)論：以溝通為橋，讓AI技術(shù)照亮罕見病的人文診療之路目錄AI輔助罕見病診斷的醫(yī)患溝通策略01引言：罕見病診斷困境與AI介入下醫(yī)患溝通的新命題引言：罕見病診斷困境與AI介入下醫(yī)患溝通的新命題罕見病（RareDiseases）是指發(fā)病率極低、患病人數(shù)極少的疾病群體，全球已知的罕見病約7000余種，其中80%為遺傳性疾病，50%在兒童期發(fā)病。由于“發(fā)病率低、認知度低、診斷手段少”的三重困境，罕見病患者平均診斷周期長達5-8年，約30%的患者經(jīng)歷至少3次誤診，這不僅延誤治療時機，更給患者家庭帶來沉重的心理與經(jīng)濟負擔。近年來，人工智能（AI）技術(shù)憑借其強大的數(shù)據(jù)處理能力、模式識別與預測分析優(yōu)勢，在罕見病基因測序解讀、臨床表型匹配、多組學數(shù)據(jù)整合等方面展現(xiàn)出突破性價值，顯著縮短了診斷路徑，提升了診斷準確率。然而，AI作為“輔助工具”的角色定位，其技術(shù)邏輯的“黑箱性”、結(jié)果解讀的“概率性”與醫(yī)療決策的“人文性”之間存在天然的張力——當冰冷的算法與充滿焦慮的患者及家屬相遇，醫(yī)患溝通的質(zhì)量直接決定了AI技術(shù)能否真正落地、能否被患者群體接納、能否轉(zhuǎn)化為切實的診療效益。引言：罕見病診斷困境與AI介入下醫(yī)患溝通的新命題因此，構(gòu)建適配AI輔助罕見病診斷的醫(yī)患溝通策略，不僅是技術(shù)落地的“最后一公里”，更是踐行“以患者為中心”醫(yī)療理念的核心命題。本文將從溝通的認知基礎(chǔ)、內(nèi)容分層、過程管理、協(xié)同機制及長期隨訪五個維度，系統(tǒng)探討AI輔助罕見病診斷中的醫(yī)患溝通邏輯與實踐路徑，旨在為臨床工作者提供兼具科學性與人文性的溝通框架，讓AI技術(shù)成為連接精準診斷與人文關(guān)懷的橋梁。二、醫(yī)患溝通的基礎(chǔ)認知重建：從“技術(shù)替代”到“人機協(xié)同”的角色定位1罕見病診斷場景中醫(yī)患關(guān)系的特殊性罕見病醫(yī)患關(guān)系具有鮮明的“信息不對稱性”與“情感依賴性”。一方面，患者及家屬往往通過“病友社群”“網(wǎng)絡(luò)論壇”等非官方渠道獲取碎片化信息，對疾病認知存在偏差或過度焦慮；另一方面，由于缺乏有效治療手段，患者對醫(yī)生的信任度直接關(guān)系到其對診斷方案（含AI輔助）的依從性。在此背景下，AI技術(shù)的介入可能進一步加劇信息不對稱：患者對“機器診斷”的信任度天然低于人類醫(yī)生，而部分醫(yī)生也可能因?qū)夹g(shù)不熟悉而產(chǎn)生“替代焦慮”。因此，溝通的首要任務(wù)是重建醫(yī)患雙方對AI角色的認知——AI不是醫(yī)生的替代者，而是醫(yī)生的“增強工具”，其核心價值在于處理海量數(shù)據(jù)、識別人類難以察覺的模式，而醫(yī)生的判斷力、同理心與決策權(quán)仍是診療過程的核心。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮通過對200例罕見病患者家屬的半結(jié)構(gòu)化訪談發(fā)現(xiàn)，其對AI輔助診斷的心理需求可歸納為“三明確”：明確AI的作用范圍（“它能做什么，不能做什么”）、明確AI的決策邏輯（“它為什么給出這個結(jié)論”）、明確AI的責任邊界（“如果診斷出錯，誰來負責”）。同時，存在三大核心疑慮：一是準確性疑慮——“機器真的比醫(yī)生看得更準嗎？”；二是隱私疑慮——“我的基因數(shù)據(jù)、病歷信息會被如何使用？”；三是人文關(guān)懷缺失疑慮——“機器會不會取代醫(yī)生對我的情感支持？”。這些疑慮若未在溝通中化解，患者可能對AI輔助診斷產(chǎn)生抵觸，甚至拒絕參與必要的檢測或治療。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮2.3醫(yī)生在AI溝通中的角色轉(zhuǎn)型：從“診斷權(quán)威”到“技術(shù)翻譯官”傳統(tǒng)醫(yī)療模式中，醫(yī)生是診斷信息的“壟斷者”；而在AI輔助場景下，醫(yī)生需轉(zhuǎn)型為“技術(shù)翻譯官”——將AI輸出的復雜算法結(jié)果（如基因變異的功能預測評分、臨床表型匹配的相似度概率）轉(zhuǎn)化為患者可理解的、與個體病情相關(guān)的信息。這要求醫(yī)生不僅掌握AI技術(shù)的應(yīng)用邏輯，更要具備“數(shù)據(jù)敘事能力”：例如，當AI提示某基因變異與疾病的關(guān)聯(lián)評分為85%時，醫(yī)生需解釋“這個評分意味著在1000例具有類似表型的患者中，約850例存在該變異導致的致病風險，但結(jié)合您孩子的具體癥狀，我們需要進一步通過功能驗證確認”。這種“數(shù)據(jù)+個體”的敘事方式，既能體現(xiàn)AI的科學性，又能保留醫(yī)療決策的個性化特征。三、溝通內(nèi)容的分層傳遞策略：從“疾病認知”到“AI透明化”的漸進式溝通2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮3.1初診階段：以“縮短診斷路徑”為核心，建立AI輔助的信任錨點初診患者往往處于“診斷迷茫期”，對“為什么需要AI輔助”缺乏認知。此階段的溝通需聚焦于AI如何解決傳統(tǒng)診斷的痛點，用“時間縮短”和“精準提升”兩個關(guān)鍵點建立信任。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮1.1用“對比數(shù)據(jù)”直觀呈現(xiàn)AI價值可向患者展示傳統(tǒng)診斷與AI輔助診斷的效率差異：例如，“對于類似您孩子癥狀的罕見病，傳統(tǒng)方法平均需要28次檢查、6個月才能確診，而通過AI輔助的基因-表型匹配系統(tǒng)，我們將同時分析2000余種罕見病的臨床特征與10萬條基因變異數(shù)據(jù)，預計2周內(nèi)可縮小至3-5個疑似方向，大大減少不必要的檢查”。這種對比能幫助患者理解AI的“效率優(yōu)勢”，降低其對“漫長診斷過程”的恐懼。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮1.2用“案例故事”增強共情與說服力抽象的技術(shù)解釋難以觸動患者，而真實案例更具感染力。例如：“我們上周接診了一位類似癥狀的患兒，通過AI系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)其存在一個罕見的基因突變，結(jié)合文獻數(shù)據(jù)庫中僅12例的報道，最終確診了‘XX綜合征’，現(xiàn)在孩子已經(jīng)接受了靶向治療，癥狀明顯改善?！卑咐枳⒁獗Ｗo隱私，可隱去具體信息，突出“AI如何幫助找到關(guān)鍵線索”的過程，讓患者感受到“AI不是冰冷的機器，而是幫助找到‘答案’的伙伴”。3.2診斷過程中：以“透明化”為核心，消解AI的“黑箱疑慮”當AI輸出初步診斷結(jié)果時，患者及家屬最關(guān)心的是“機器為什么會這么想”。此階段的溝通需打破AI的“黑箱效應(yīng)”，通過“分步解釋+可視化呈現(xiàn)”的方式，讓患者理解AI的推理邏輯。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮2.1分層拆解AI的分析邏輯可將AI的診斷過程拆解為“表型輸入-數(shù)據(jù)匹配-證據(jù)整合”三個步驟，逐一解釋：-表型輸入：“首先，我們詳細記錄了您所有的癥狀（如癲癇發(fā)作頻率、發(fā)育里程碑等），共32項臨床特征，這些信息會被錄入AI系統(tǒng)，作為‘搜索關(guān)鍵詞’”；-數(shù)據(jù)匹配：“接著，AI會對比全球三大罕見病數(shù)據(jù)庫（OMIM、Orphanet、ClinVar）中超過50萬例病例的表型數(shù)據(jù)，找到與您癥狀最匹配的200余種疾病”；-證據(jù)整合：“然后，AI會進一步分析您的基因測序數(shù)據(jù)，其中3個可疑基因變異在匹配的疾病中出現(xiàn)的頻率顯著高于正常人群，結(jié)合最新的文獻報道（近3年發(fā)表的12篇研究），最終鎖定‘XX病’的可能性為78%”。這種“步驟化”解釋能讓患者感受到AI診斷的“可追溯性”，而非“憑空猜測”。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮2.2用“可視化工具”呈現(xiàn)證據(jù)鏈對于基因變異等復雜信息，可借助可視化圖表（如變異位點示意圖、頻率對比柱狀圖、文獻證據(jù)權(quán)重圖）輔助解釋。例如，在展示某基因變異時，可標注“該變異在gnomAD正常人群數(shù)據(jù)庫中頻率為0.001%，在1000例XX病患者中檢出率為92%，且功能實驗證實其導致蛋白質(zhì)功能喪失（證據(jù)等級：A類）”。可視化呈現(xiàn)將抽象的“數(shù)據(jù)概率”轉(zhuǎn)化為直觀的“證據(jù)權(quán)重”，幫助患者理解診斷結(jié)論的科學依據(jù)。3.3診斷結(jié)果告知：以“人文關(guān)懷”為核心，平衡AI的“概率性”與醫(yī)療的“確定性”AI輔助診斷的結(jié)果往往以“概率”形式呈現(xiàn)（如“XX病可能性80%”），而患者期待的卻是“確定答案”。此階段的溝通需在“科學嚴謹”與“人文關(guān)懷”之間找到平衡，避免患者陷入“概率焦慮”。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮3.1區(qū)分“AI提示”與“臨床診斷”的層級關(guān)系需明確告知：“AI的分析結(jié)果是我們診斷的重要參考，但最終診斷需要結(jié)合您的具體情況由醫(yī)生團隊綜合判斷”。例如，當AI提示“XX病可能性80%”時，可補充：“雖然AI認為可能性較高，但您孩子的某些特殊癥狀（如罕見的皮疹表現(xiàn)）與典型XX病不完全一致，我們需要進一步通過皮膚活檢排除其他疾病，這也是為什么AI給出的是‘可能性’而非‘確診結(jié)論’”。這種表述既尊重了AI的科學價值，又強調(diào)了醫(yī)生決策的主導性，避免患者將“AI提示”等同于“最終診斷”。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮3.2預設(shè)“不確定性”的心理緩沖，避免“診斷落差”罕見病診斷常伴隨不確定性，溝通中需提前為患者心理“打預防針”。例如：“目前AI結(jié)合現(xiàn)有資料，最可能的診斷是XX病，但醫(yī)學不是絕對的，隨著新的研究數(shù)據(jù)或您的病情變化，診斷可能會調(diào)整。不過即使診斷需要修正，AI系統(tǒng)也會持續(xù)追蹤最新進展，及時為我們提供更新信息”。這種“開放性”溝通能降低患者對“一次性確診”的期待，減少未來診斷調(diào)整時的心理落差。3.4治療決策階段：以“患者參與”為核心，構(gòu)建“AI-醫(yī)生-患者”共決策模式AI不僅輔助診斷，還可通過預測治療反應(yīng)、監(jiān)測藥物毒性等參與治療決策。此階段的溝通需將AI的“預測數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為患者可參與的“治療選項”，強化其“主動決策者”角色。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮4.1用“情景模擬”展示不同治療路徑的AI預測結(jié)果例如，針對某種罕見病的兩種治療方案（A方案：傳統(tǒng)藥物，有效率60%，副作用發(fā)生率20%；B方案：靶向藥物，有效率45%，副作用發(fā)生率5%），可通過AI模擬不同患者的治療反應(yīng)：“根據(jù)您孩子的基因型，AI預測其對A方案的有效率為72%，副作用風險為15%；對B方案的有效率為38%，副作用風險為3%。這意味著A方案可能更有效，但需關(guān)注肝功能損傷風險；B方案雖然有效率稍低，但安全性更高。我們可以先從B方案開始嘗試，若效果不佳再調(diào)整至A方案”。這種“數(shù)據(jù)+情景”的呈現(xiàn)方式，能讓患者基于自身價值觀（如“更看重療效”或“更看重安全性”）參與決策。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮4.1用“情景模擬”展示不同治療路徑的AI預測結(jié)果3.4.2強調(diào)“AI監(jiān)測”的動態(tài)支持，緩解治療中的“失控感”罕見病治療多為長期過程，患者易因“效果不明顯”或“副作用出現(xiàn)”產(chǎn)生焦慮?？筛嬷骸爸委熯^程中，AI會實時監(jiān)測您的生理指標（如血藥濃度、影像學變化），提前14天預測可能的副作用風險（如腎損傷風險升高），并提醒醫(yī)生調(diào)整用藥方案。相當于為您的治療裝上‘預警雷達’，讓我們能及時發(fā)現(xiàn)問題、避免嚴重后果”。這種“動態(tài)支持”的溝通能增強患者對治療過程的掌控感，緩解其“被動接受治療”的焦慮。四、溝通過程的動態(tài)管理技巧：從“情緒識別”到“信任建立”的進階路徑4.1情緒識別與共情回應(yīng)：捕捉“非語言信號”背后的需求罕見病患者家屬常表現(xiàn)出“診斷迷宮中的疲憊感”“信息過載的茫然感”“對未來的恐懼感”，這些情緒往往通過非語言信號（如沉默、反復詢問、肢體緊張）傳遞。溝通中需具備“情緒雷達”，及時識別并回應(yīng)。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮1.1用“情感標簽”幫患者命名情緒當患者表現(xiàn)出焦慮時，可直接點明：“我能感受到您現(xiàn)在很擔心，畢竟孩子的情況還不明確，這種等待確實讓人煎熬”。簡單的“情感標簽”能讓患者感到“被理解”，降低其防御心理。2患者及家屬對AI輔助診斷的心理需求與疑慮1.2用“停頓”與“傾聽”給予情緒釋放空間患者可能在溝通中突然沉默或流淚，此時避免急于轉(zhuǎn)移話題，而是給予時間：“您先別著急，慢慢說，我在聽”。這種“沉默的共情”比語言安慰更有力量，讓患者感受到“情緒是被允許的”。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”醫(yī)患信任的建立是漸進過程，在AI輔助診斷場景中，可分為“專業(yè)信任-技術(shù)信任-情感信任”三個階段，每個階段需匹配不同的溝通策略。4.2.1專業(yè)信任階段：用“資質(zhì)展示”與“透明流程”建立權(quán)威初診時，患者對醫(yī)生的信任基于“專業(yè)能力”?？珊喴榻B團隊經(jīng)驗：“我們團隊在罕見病領(lǐng)域有10年診療經(jīng)驗，累計診斷病例超過1500例，其中300例通過AI輔助確診。本次診斷將由我（主治醫(yī)師）和AI系統(tǒng)共同完成，所有AI分析結(jié)果都會經(jīng)過我的人工復核”。這種“資質(zhì)+流程”的透明化展示，能快速建立患者對醫(yī)生的專業(yè)信任。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”4.2.2技術(shù)信任階段：用“結(jié)果反饋”與“過程參與”驗證價值當AI輔助診斷出初步結(jié)果后，需通過“結(jié)果驗證”強化技術(shù)信任。例如：“您之前提到的‘家族中類似病史’，我們通過AI系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫中找到了3個相似家系，基因驗證結(jié)果也支持我們的診斷，這說明AI的判斷是有現(xiàn)實依據(jù)的”。同時，邀請患者參與AI分析過程：“您可以登錄我們的患者端平臺，查看AI分析的關(guān)鍵步驟（如表型匹配截圖、基因變異標注）”，這種“參與感”能將“技術(shù)信任”轉(zhuǎn)化為“對AI的信任”。4.2.3情感信任階段：用“長期陪伴”與“個性化關(guān)懷”深化聯(lián)結(jié)情感信任的建立依賴長期的“非診療互動”。例如，在隨訪時主動詢問：“孩子最近有沒有特別喜歡的新玩具？上次說的學校適應(yīng)問題解決了嗎？”這種“超越疾病”的關(guān)懷，能讓患者感受到“醫(yī)生不僅關(guān)注我的病情，更關(guān)注我這個人”。當患者將醫(yī)生視為“可信賴的伙伴”，其對AI輔助診斷的依從性會自然提升。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”4.3特殊場景的溝通應(yīng)對：從“抵觸情緒”到“理性接納”的轉(zhuǎn)化4.3.1針對“AI替代恐懼”的患者：強調(diào)“人機協(xié)同”的優(yōu)勢部分患者可能擔心“AI會取代醫(yī)生”，可回應(yīng)：“AI能處理醫(yī)生看不完的數(shù)據(jù)，但無法替代醫(yī)生的溫度——它不會安慰哭泣的孩子，不會理解您深夜的焦慮，更不會根據(jù)您的心情調(diào)整溝通方式。AI是醫(yī)生的‘第三只眼’，讓我們能更專注于‘人’的關(guān)懷”。4.3.2針對“數(shù)據(jù)隱私疑慮”的患者：明確“數(shù)據(jù)安全”的保障措施可詳細解釋數(shù)據(jù)流程：“您的所有數(shù)據(jù)都會經(jīng)過匿名化處理（去除姓名、身份證號等敏感信息），存儲在符合國家三級等保標準的加密服務(wù)器中，僅診斷團隊可訪問，研究使用需經(jīng)您書面同意。AI系統(tǒng)本身不具備數(shù)據(jù)導出功能，從技術(shù)上杜絕信息泄露風險”。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”4.3.3針對“信息過載”的患者：提供“分層式”信息材料對于文化程度較低或信息接收能力較弱的患者，可提供“三層次”信息材料：基礎(chǔ)版（圖文手冊，用漫畫解釋AI的作用）、進階版（短視頻，演示AI分析過程）、專業(yè)版（詳細報告，供患者或家屬自行查閱），讓其根據(jù)需求自主選擇信息深度。五、多學科協(xié)作下的溝通協(xié)同：從“單點溝通”到“網(wǎng)絡(luò)化溝通”的體系構(gòu)建罕見病診斷與治療常涉及兒科、神經(jīng)科、遺傳科、影像科、康復科等多學科團隊（MDT），AI可作為“溝通樞紐”，整合各學科信息，但需建立“跨學科溝通標準化流程”，避免信息傳遞失真或矛盾。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”5.1AI驅(qū)動的MDT信息整合：構(gòu)建“單一數(shù)據(jù)源”的溝通基礎(chǔ)傳統(tǒng)MDT中，各學科醫(yī)生可能基于不同版本的數(shù)據(jù)進行討論，導致結(jié)論分歧。AI可通過“患者360畫像”整合所有信息（基因數(shù)據(jù)、影像學報告、臨床表型、檢驗結(jié)果），形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，確保所有溝通基于“同一事實”。例如，當遺傳科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)某基因變異時，AI會自動關(guān)聯(lián)患者的臨床癥狀（如發(fā)育遲緩）、影像學特征（如腦白質(zhì)病變），并在溝通時同步展示：“該變異與患者的‘發(fā)育遲緩’‘腦白質(zhì)病變’表型高度匹配（AI相似度評分89%），結(jié)合神經(jīng)科醫(yī)生的評估，支持‘XX病’診斷”。這種“信息關(guān)聯(lián)”能減少學科間的“信息壁壘”，提升溝通效率。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”5.2明確各學科溝通的“AI接口人”：避免“信息過載”與“職責模糊”AI輸出的信息量大且專業(yè)性強，需明確各學科的“AI接口人”（如遺傳科醫(yī)生負責解釋基因變異，影像科醫(yī)生負責解讀AI輔助的影像分析結(jié)果），由接口人將AI信息轉(zhuǎn)化為本學科的專業(yè)語言，再傳遞給患者。例如，影像科AI發(fā)現(xiàn)患者腦部有“特征性病變”，接口人需解釋：“AI識別到您孩子腦部的‘蝴蝶征’，這是XX病的典型影像表現(xiàn)，準確率約95%，結(jié)合其他檢查，進一步支持這個診斷”。這種“專業(yè)化轉(zhuǎn)譯”能避免患者被復雜的技術(shù)信息淹沒，同時明確各學科的責任邊界。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”5.3建立“醫(yī)-患-AI”三方溝通的反饋機制：持續(xù)優(yōu)化溝通策略患者的反饋是優(yōu)化溝通策略的關(guān)鍵?？赏ㄟ^患者端APP設(shè)置“溝通滿意度評價”功能，收集對“AI解釋清晰度”“信息接收便捷性”“醫(yī)生共情能力”等方面的評價。例如，有患者反饋“基因變異的專業(yè)術(shù)語太多看不懂”，后續(xù)可優(yōu)化材料，增加“基因變異通俗解釋詞典”；若患者反映“AI分析結(jié)果更新不及時”，可升級系統(tǒng)，實現(xiàn)“檢測結(jié)果實時推送”。這種“反饋-優(yōu)化”的閉環(huán)機制，能讓溝通策略持續(xù)適配患者需求。六、長期隨訪與溝通的持續(xù)性：從“一次性診斷”到“全程管理”的延伸罕見病多為慢性或終身性疾病，診斷后的長期隨訪與管理同樣依賴溝通，而AI可通過“動態(tài)監(jiān)測”與“個性化提醒”支持隨訪溝通，但需避免“隨訪即通知”的機械模式，構(gòu)建“關(guān)懷型”隨訪體系。2信任建立的三階段模型：從“專業(yè)權(quán)威”到“情感聯(lián)結(jié)”6.1AI驅(qū)動的“主動式”隨訪溝通：從“被動應(yīng)答”到“主動預警”傳統(tǒng)隨訪多為“患者復診-醫(yī)生評估”的被動模式，AI可實現(xiàn)“主動預警-提前干預”的主動模式。例如，通過可穿戴設(shè)備監(jiān)測患者的生理指標，當AI預測“腎功能下降風險升高”時，系統(tǒng)自動向醫(yī)生發(fā)送預警，醫(yī)生再主動聯(lián)系患者：“您最近的血肌酐指標有上升趨勢，AI預測兩周內(nèi)可能出現(xiàn)腎功能異常，建議您明天來醫(yī)院復查，我們提前為您安排了檢查”。這種“主動式”溝通能體現(xiàn)醫(yī)療的“前瞻性”，讓患者感受到“持續(xù)的關(guān)心”。2構(gòu)建“患者社群”與“AI科普”的協(xié)同支持網(wǎng)絡(luò)罕見病患者常因“孤獨感”產(chǎn)生心理壓力，可依托AI技術(shù)構(gòu)建“患者社群”，并根據(jù)患者基因型、治療方案等標簽進行精準匹配，促進“同病相憐”者交流。同時，AI可根據(jù)患者病程階段推送個性化科普內(nèi)容：如初診患者推送“疾病基礎(chǔ)知識”，治療期患者推送“用藥注意事項”，長期隨訪患者推送“最新研究進展”。社群交流與AI科普