AI篇:从需求到代码,一人包办的时代来了?
- 2026-02-08 15:34:49
"夸张一点说，程序员已经不再写代码了，而是用英语和电脑交流。"
王长胜，公众号：九条溪中国AI的路，分叉了……
——前OpenAI、现腾讯AI专家姚顺雨
这句话让我彻夜难眠。作为一名在医疗信息化行业摸爬滚打9年的产品经理，我突然意识到：AI大模型已不只是辅助工具，它正重塑医疗软件的生产方式。我脑海中浮现出一个颠覆性的场景：
上个月，一位科室主任向我吐槽："我们科室治疗排班太耗人了，每天我们娃加班到9~10点，在Excel中手动给最近预约治疗的患者进行排班，但是因为各种原因经常导致患者投诉，我们有些娃受不了委屈，都离职2个人了。"，我想着做一个适用于康复业务的治疗排班系统不就好了嘛，于是乎按照传统瀑布式开发流程，我要：
画5个版本的原型稿
写20页左右的需求文档
与开发团队开3次左右协调讨论会
等待3个月开发周期
再花1个月测试修改
而今天，一个大胆的想象正在成为现实：
上午9点：收集整理需求， 下午14点：绘制原型，用自然语言描述："创建一个适用于康复业务的治疗排班系统，B/S架构，与医院HIS系统对接，支持一键查询治疗患者，然后在医院官方微信公众号增加治疗预约的模块，支持患者在线预约，下午2点：打开AI编程助手："用React+Spring Boot框架实现这个功能，确保符合等保2.0和HIPAA标准，特别注意患者隐私保护" 下午5点：获得可运行Demo，发送给科室医生试用。
这不是科幻，而是正在发生的变革。GitHub Copilot已帮助开发者完成46%的代码；斯坦福最新研究显示，AI生成的医疗代码通过专业审查率已达78%；国内某三甲医院信息科已用AI辅助开发非核心系统模块，效率提升300%。
未来医疗PM能力的三大核心支柱
当AI抹平技术门槛，医疗产品经理的核心价值将重构为：
1. 深度医疗业务专家（从表面需求到本质问题）
临床流程解构能力：不再问"您需要什么功能"，而是能识别"为什么这个流程会导致30%的医患纠纷"
医疗指标敏感度：理解30天再入院率、平均住院日等指标背后的业务逻辑
跨科室协同理解：能说清楚护士站、药房、检验科在一条医嘱流中的真实痛点
案例：某产品经理不再开发"更好的输液提醒"，而是通过分析200例用药错误，重构了整个药品核对流程，用AI生成的系统将用药错误降低67%
2. AI协同大师（从提示词到精准指令）
医疗级提示工程：不是说"做个筛选系统"，而是"生成一个符合GDPR和《个人信息保护法》第30条的患者筛选器，处理100万条数据时响应时间<2秒，自动脱敏身份证后四位和手机号"
AI生成代码评估：能识别AI生成的医疗代码是否存在边界条件漏洞，如未处理"空指针异常导致医嘱丢失"等风险
迭代优化能力：用"医疗场景测试用例"引导AI优化，例如"模拟ICU紧急场景，当网络中断时，系统应如何保障用药安全"
3. 系统架构通才（从功能到生态）
医疗系统生态理解：掌握HIS、PACS、LIS等系统间数据流动规律
基础技术判断力：理解微服务与单体架构在医疗场景的适用边界
数据治理思维：能设计符合《医疗健康数据安全规范》的数据结构
不久的未来：我们都在创造历史
我承认，让医疗产品经理完全独立开发核心系统（如电子病历、医嘱系统）仍需时日。但非核心场景—排班管理、管理报表、患者教育、行政流程—AI辅助全栈开发已触手可及。
这不是取代开发团队，而是重新定义协作：开发人员聚焦核心架构与安全，产品经理专注业务价值与场景创新，AI承担代码生成。就像听诊器没有取代医生，而是增强了诊断能力。
医疗信息化的下个十年，最大的竞争优势不是技术，而是能跨越医学与技术鸿沟的人才。
互动：你准备好迎接这个未来了吗？
【评论区讨论】
作为临床医生/护士，你最希望快速实现的医疗小工具是什么？
作为医疗IT从业者，你已尝试过哪些AI辅助开发工具？效果如何？
你认为医疗产品经理必须掌握的三项核心能力是什么？
