医疗行业 AI GEO

你的患者已经在用 AI 问病。你的采购已经在用 AI 找供应商。

医疗合规红线 (先讲最重要的)

5 条硬红线, 任何医疗 AI 项目都必须遵守:

  1. 患者数据不出内网 — 全流程私有化 (vLLM + Qwen / DeepSeek + 内网 RAG)
  2. AI 只出建议不做决策 — 决策权归医生, 输出加免责
  3. 可解释性 — 每个输出可追溯到源指南 / 论文
  4. 全量审计日志 — ≥ 3 年, WORM 存储
  5. 责任分担书面化 — 医生 / AI 系统 / 供应商 / 医院各负什么责

完整解读: 医疗 AI 合规 5 条硬红线

医疗行业 3 类客户旅程

客户旅程 1: 患者 / 家属 (C 端)

他们在 AI 上问: - "肠胃 XX 症状看哪个科" - "XX 检查前要空腹吗" - "XX 药和 YY 药能同时吃吗" - "XX 医院 XX 科室 怎么样"

AI 会给出: - 建议 (不是诊断) - 建议就诊科室 - 医院推荐 (如果 GEO 到位)

你的医院 / 诊所 / 平台: - 有 GEO → AI 推荐你 → 患者来 - 无 GEO → 患者去有 GEO 的机构

注意: C 端医疗 GEO 内容必须严格审核 — 一句幻觉可能上法庭。

客户旅程 2: 医生 (专业端)

医生在 AI 上问: - "XX 疾病 2024 最新指南" - "XX 症状鉴别诊断" - "XX 手术并发症发生率" - "XX 药物副作用最新研究"

AI 会引用: - 权威指南 (NICE / UpToDate / 中华医学会) - 高质量论文 (JAMA / NEJM / Lancet) - 大医院的教学资料 (如果放到网上了)

你如果是: - 医学院 / 大医院 → 把教学资料 (脱敏) 放 GEO → 学术影响力涨 - 药械厂 → 产品的临床研究数据 GEO → 医生认知度涨 - 医学期刊 → 高影响文章 GEO → 引用率涨

客户旅程 3: 医院采购 / 器械厂 (B 端)

采购在 AI 上问: - "XX 医疗设备国内厂家推荐" - "XX 试剂盒的性价比对比" - "XX 类器械 CFDA 注册周期" - "XX 供应商的售后响应速度"

AI 会给: - 3-5 家供应商 (基于 GEO 表现) - 每家的产品线摘要 - 联系方式 (如公开可查)

注意: 医疗 B 端 GEO 内容, 需要: - 注册证 / 生产许可 展示 (信任信号, 单页 + JSON-LD Product schema) - 临床反馈 (真实医生 / 医院的评价, 需授权) - 售后网络 (地区分布, 响应 SLA)

医疗私有部署技术栈 (推荐)

[医生 / 护士 工作站]
    │
    ▼
[院内 API 网关] ← 出口白名单, 无 PHI 出内网
    │
    ├─→ [RAG 检索] → Milvus (院内向量库) + PostgreSQL (元数据)
    │                    ↑
    │                    从: 院内 SOP + 临床指南 + 论文 (预处理)
    │
    ├─→ [推理服务] → vLLM + Qwen2-72B / DeepSeek-V2
    │                    ↑
    │                    GPU: A800×2 / H20×2 (足够 72B 4-bit)
    │
    ├─→ [审计日志] → MongoDB (WORM 模式)
    │                    ↑
    │                    保留 ≥ 3 年, 冷热分离
    │
    └─→ [监控告警] → Prometheus + Grafana (院内)

关键选型:

组件 推荐 替代
LLM Qwen2-72B / DeepSeek-V2 Llama3-70B / GLM-4
向量库 Milvus (私有部署) Qdrant / Weaviate
Embedding bge-large-zh / m3e-base jina-embeddings-v2
RAG 框架 LangChain / LlamaIndex 自研
推理 vLLM TensorRT-LLM / Ollama
GPU A800 × 2 / H20 × 2 4090 × 4 (省钱方案)
存储 企业 SSD + WORM 分层

医疗 AI 场景分级 (可以 vs 不可以)

可以用 AI (低风险)

谨慎用 AI (中风险)

绝对不用 AI (高风险)

成本区间

层级 预算 含
入门 (GEO only) 20-40 万 / 半年 30 篇医疗 GEO 内容 + 站点合规 review + JSON-LD Product/MedicalWebPage schema
中级 (GEO + 私有 KB) 50-100 万 / 半年 上述 + vLLM + Qwen + 私有 KB + 内网部署 (GPU × 2)
高级 (医院全栈) 150-300 万 / 年 上述 + HIS / LIS / PACS 集成 + 审计合规 + 医生工作站 + 学术支持

医疗行业加价 30-50% vs 通用行业 (审核严 / 引用严格 / 数据边界严)。

医疗 GEO 常见 5 大坑

  1. 通稿写医疗内容 = 上法庭。必须执业医师 / 药师审核签字, 保留审核记录。
  2. AI 直接给患者诊断 = 违法 (医疗广告法 / 医师法)。必须"仅建议, 请就医"标注。
  3. 引用不存在的论文 = 幻觉扩散。RAG 必须真库检索, 输出必须带 DOI / PMID。
  4. PHI 出内网 = 违规 (个保法 / GDPR / HIPAA)。私有化不是选项, 是必须。
  5. 审计日志放公有云 = 违规。院内 WORM 存储, ≥ 3 年。

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