在医疗AI问答领域，如何从零开始挖掘真实需求？本文揭秘一套实战方法论：从三甲医院常见问题到私域社群提问，通过四大渠道构建真实用户Case库；结合权威知识库快速搭建测试Bot，精准定位回答缺陷；最后用「问题+原文直喂」技术区分RAG与模型问题。这套方法论让医疗AI产品落地风险可控、效果可测。

第一步：先拿到真实实际Case

调研逻辑：

没有真实用户也要挖真实需求→靠搜索记录、私域、客服、内网日志拿真实Case

放到AI医疗问答里，我会这样落地：

1.没有实际需求和用户时

不去空想需求，直接去扒公开真实医疗场景query：

先攒100～200条真实用户问句，作为核心测试Case。

2.企业/机构内网搜索记录

如果对接医院、体检中心、医疗平台：

拉取内网健康咨询搜索日志、患者咨询记录、内部FAQ搜索量，判断：

哪些问题搜得最多

哪些问题现有搜索答不出来

这就是真实、高价值的AI问答需求。

3.私域运营、医疗类数字人互动记录

抓：

医院私域、孕妈群、慢病管理群的用户提问

医疗数字人/在线咨询机器人的历史对话

直接拿到用户最口语、最真实的问法，不是书面题。

4.找客服挑问题，自己梳理

对接医院客服、体检客服、孕产平台客服：

让客服捞出Top50高频问题

捞出最难回答、最容易出错的问题

我自己按「就医前咨询、孕期护理、慢病管理、报告解读」分类，形成医疗问答需求池。

第二步：拿到知识库→快速搭简易Bot，测真实Case

有知识库→搭个简单Bot→跑真实Case→看真实效果

落地到AI医疗问答：

1.先拿到合规权威知识库

卫健委指南、国家药典、临床路径公开文件

三甲医院公开科普文档、孕期护理规范、慢病管理手册

（绝对不用来路不明的养生文、自媒体内容）

2.用轻量化工具快速搭Bot

用Dify、FastGPT这类低代码工具，1～2天搭出极简RAG问答Bot，不做复杂开发。

3.把第一步的真实Case全部跑一遍

只看3件事：

能不能答出来

答得对不对

有没有出现诊断、处方、幻觉等违规内容

第三步：产品测试（按你要求的标准执行）

规则：

至少在2个模型上测

重点查：回答不相关/缺失、语气、不稳定

不相关/缺失再拆4个原因：召回、切片、query复杂、prompt

1.模型选择（满足“至少2个”）

模型A：开源医疗微调大模型（如Llama3医疗版、ChatGLM医疗版）

模型B：通用商用大模型（如豆包、文心一言）

两套同时跑，对比效果。

2.医疗场景下的典型问题&原因

1）回答不相关/缺失

搜索召回不佳：医疗关键词太专业（如“孕晚期生理性宫缩”），检索匹配不上

切片有问题：医学文档段落长，把关键注意事项切断了

Query太复杂：用户一句话带多个症状（如“我孕38周宫缩、见红、胎动少怎么办”）

Prompt问题：没加医疗合规约束，模型敢乱给诊断、治疗建议

2）语气问题

太学术：用户听不懂

太随意：不符合医疗科普的严谨、稳重

过度安慰/过度惊吓，引发用户误判

3）不稳定

同样的孕期问题，第一次正常，第二次编数据

同样的慢病问题，有时给科普，有时越界给治疗方案

第四步：完成思路验证（按你的逻辑：区分是RAG/文档问题，还是模型问题）

核心方法：

拿「问题+对应知识文档」直接喂模型→判断问题出在哪

先验证：是不是RAG/知识库/Query的问题

操作：

把真实问题+对应的权威知识原文直接丢给大模型，不走RAG检索。

如果还是答不好：

文档太晦涩、医学术语太多→要做文档简化/分段

用户query有歧义、表述模糊→做query转换、澄清策略

如果直接喂原文就能答好：

→就是RAG召回、切片、检索策略的问题，回去优化RAG。

如果输出质量依然差→大概率是模型问题

方法：

换至少2～3个模型再测（医疗微调模型、通用模型都上）

同一问题多次测试，排除随机波动

如果普遍不行→直接换模型底座。

一句话总结

我做AI医疗问答的前期调研，会完全按照这套AI产品标准调研方法执行：

先从公开场景、客服、私域、内网挖真实Case，再用权威知识库快速搭Bot验证，然后在至少两个模型上做产品测试，最后通过「问题+原文直喂」定位是RAG问题还是模型问题，确保思路验证清楚、风险可控、项目能真正落地。各位可以参考。