2026世界杯(中国) 和善家医疗用飞书，让 AI 跑通病院的复杂历程

发布日期：2026-06-20 12:57点击次数：

一个莫得本领配景的东谈主，为什么能在病院里“带”一支数字团队？听听飞书企业 AI 架构师考验营独创班学员 Veronica 的故事。

在病院，AI 不是一种不错卤莽鼓励的新本领。

它株连的不仅仅成果，也不仅仅系统接入，而是谁来判断、谁来负责、出了问题谁来兜底。越是高风险、强合作的场景，AI 越难径直落地。

按常理说，在这样的地点鼓励 AI，站在前边的应该是算法团队大要信息化部门。但在和善家医疗北京区，同期鼓励多个 AI 边幅标东谈主，却是一位学社会学和经济学降生、负责策略照应的非本领配景照应者——Veronica Zan。

她不会写代码，广博处理的事情是病院里难以被看见的复杂性：谁参与，谁审核，历程走到那儿，信息流向那儿，出了问题由谁接住。

往常半年里，她用 AI 鼓励的边幅还是排到了第 10 号。科室自动化排班、客服问答、销售赈济、临床协同…… 这些边幅看起来分属不同场景，难点却很相似：历程长，扮装多，株连畛域敏锐，许多环节教学历久停留在 “民众都知谈，但没东谈主齐全写下来” 的景色里。

01 一个“非作念不可”的历程

2025 年，北京和善家中西医皆集病院运转逐渐接入医保支付业务。

名义上看，这仅仅原有 “交易保障 + 自付” 除外，多了一种支付样式；但对病院来说，它意味着一整套合作关连都得再行搭起来。医师能不可接诊、患者怎样报销、特殊情况由谁处理、病案和财务奈何闭环，简直每个要津都要再行阐述。

在这之前，院内不少历程靠的是 “信息随着东谈主跑”。一线共事拿着材料去找不同部门，每到一个要津，都要再行说明配景、补充信息。谁该接办、缺了什么、卡在哪一步，许多时候都要靠东谈主追着问。医保接入之后，这种合作样式的问题被进一步放大，因为一朝准入信息填错，影响的就不仅仅里面成果，还可能触及后续的报销与结算要津。

她很欢欣志到，这不是靠多加几个东谈主、多开几次会就能补上的问题。果真要治疗的，是历程自身。

刚好这时，飞书被引入和善家。Veronica 本就有经济学与社会学交叉的组织谈判配景，也在团队里作念过不少合作器用的探索。飞书的出现，让她十分郁勃：“简直便是打盹儿来了递枕头，飞书便是阿谁枕头。”

在探索和推论飞书的过程里，她找到了一个十分“病院”的譬如：在入院病房里，患者不动，病历不动，轮到谁处理，谁就到床边来。她想把这种逻辑搬到合作历程里 ——信息不再随着东谈主跑，而是千里淀在兼并个地点；到了节点，系统教唆对应的东谈主处理。

围绕这个念念路，她用飞书多维表格把医保天资准入历程再行搭了一遍。科室只需要提交一次环节信息，医师代码、工号、身份、账号等信息就能自动联动；历程走到某个节点，飞书会自动奉告负责东谈主；入院患者结账时，也不再靠东谈主工临时调解，而是通过飞书一键拉群、麇集处理。

Veronica 制作的医保天资准入历程暗示图

这张表改换的不仅仅 “把历程线上化”，而是把原来踱步在不同东谈主手里的信息、行为和株连，收回到兼并个结构里。谁提交了什么，卡在哪一步，接下来轮到谁处理，都能被看见。

她想作念的，其实不是一个更复杂的系统，而是一个门槛更低的历程：把规则尽可能前置，让东谈主只需要在我方的节点完成判断和处理，剩下的信息流转交给系统。

医保专项跑通之后，她阐述了一件事。“在病院里，许多自后被称作 ‘AI 落地’ 的事情，前边其实先是历程重构。”

02 那些没东谈主写下来的规则

接下来找上门来的，是排班。

来源，这件事看上去并不复杂。医保门诊准备考究绽开，但各科室一直各排各的班，阵势不同，也莫得一张总表能明晰看出当天到底有几许医师出诊。一线共事最顾忌的是，民众各自排的时候都没问题，汇总后才发现门诊数目跳动了诊室容量，现场就会很难调解。

Veronica Zan 很快用飞书多维表格作念出了一个集成视图，把不同科室的排班汇总到一齐。

但科室很快响应，果真让东谈主头疼的，是最运转那张班表奈何排出来。问题于是从 “奈何把排班看明晰”，造成了 “奈何把班排出来”。

她决定先从忽视需求的麻醉科运转。麻醉科的排班要同期空闲安全、合规、公温雅成果：什么天资对应什么班型，夜班后休息多久，谁请假了谁来补，谁能跨院区支援，哪几种组合看上去能排、实质却行欠亨——每排一次班，都像在解一组彼此瓜葛的条目。

更贫困的是，这些规则并不都写在纸面上，而是千里淀在科室的教学里：哪些岗亭必须由特定天资的东谈主值守，临时请假后谁补位更安妥……这些“沿袭成习”的常识，往常靠东谈主记、靠东谈主传、靠东谈主兜底。

“东谈主类有许多默会常识（指难以通过语言和笔墨明确抒发的常识），是 AI 的盲盒”，她转头谈。

是以她莫得一上来就让 AI 写排班剧本。她先作念的，是把这些本来散在不同东谈主脑子里的教学，一条条往外拿。

她把排班拆成了几张基础表：班型表写清班次要求，东谈主员表放医师天资和可排班鸿沟，需求表对应不同时间段的排班需求，请假和例外情况再单独列出。原来靠表面阐述和教学默许的东西，运转造成可查对的数据。

这些表搭起来之后，Agent 才运转介入。它会写出可反复运行的排班算法剧本，根据需乞降东谈主员条目生成第一版排班剧本，再自动查验快照、天资、工时、夜班平衡和特别放置。哪一步出了问题，也会有会诊剧本去追原因。

这样一来，排班不再仅仅靠 Agent 临时生成谜底，而是造成一套低本钱、褂讪、可复用的自动化历程。

但这不是一个一蹴而就的过程。

许多排班规则一运转是朦胧的，有些以致彼此矛盾。她拿着历史排班一轮轮反推：为什么阿谁月这样排？这两个班为什么不可连着值？这个东谈主为什么在那周被单独转班？只须系统收尾和历史教学对不上，世界杯官方认证平台她就回到科室，和一线共事一齐把规则再行捋明晰。

有些规则，亦然在这样的反复参议里，才第一次被果真说明晰。

她还把兼并套系统写成两套说明书：一套给东谈主看，尽量径直，让共事能结伴；一套给 Agent 看，把字段、逻辑和校验关连写明晰，让系统先读懂规则，再运转实行。

给 Agent 看的说明书

给东谈主看的说明书

飞书妙搭是边幅标下一站。辛勤的医护东谈主员需要的是简明界面放哨科室和我方的班表，而不是到目生表格里昏头昏脑。于是，她又推动妙搭界面的坐蓐和内测，让民众一眼看懂排班，还能径直提交请假或预排班需求。

用飞书妙搭制作的自动化排班平台

（数据与阵势均为模拟）

这套排班系统千里淀的代码行数接近 6 万行。到临了，往常要花几天时刻反复调解的排班，不错在 10 分钟内生成第一版；系统会同期列出校验清单，诡计每个东谈主的工时和完成度，把藏在教学里的不屈衡和例外，一项项摊到明面上。

本年 4 月里面共享时，只须 2 个科室跑通这套排班。如今已在 5 个科室/部门（含行政部门）落地，还有 20 个在接入的路上。在 Agent 和惩办架构的复旧下，这套体系不再依赖某一个东谈主——即便边幅司理只须一位，也能褂讪、可继续地运转。

但在她看来，最迫切的变化还不是“几天变几分钟”，而是那套本来只可靠少数东谈主记取、教学兜住的规则，第一次被断绝、写下、放进系统里。

03 在病院里 “带” 一支数字团队

随着边幅越来越多，Veronica Zan 面临的问题也变了。

每个边幅内容不同，但拆到临了，总会落到几件相似的事上：界说问题，断绝历程，说明规则，找出例外，再决定哪些门径交给系统，哪些判断留给东谈主。

这些事情她还是越来越熟练，但东谈主的时刻总有上限。等边幅排到第 10 号，再沿用原来的样式，就很难络续往前推。她运转意志到，果真稀缺的不是某个器用，也不是某段代码，而是那套“先把规则说明晰，再决定交给谁”的门径自身。

于是，她尝试把我方的职责样式断绝：哪些事情需要先界说问题，哪些适合先搭表、搭字段、搭自动化，哪些地点要专诚挑错、反证，哪些要津必须盯住权限、合规和可继续性，哪些常识需要实时千里淀。她把这些本来连在一齐的行为缓缓拆成不同职责流，放进 Harness，用系统的惩办架构来“一步驱动”。

但复杂的边幅，仍然需要 Agent 的“专岗专编”。沿着排班边幅标念念路，她运转给 Agent 单干，组织了一支“女娲团队”。

Veronica Zan 的女娲团队

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这支团队通过飞书 CLI 串联。Logos 负责界说问题和抽取规章，Pragma 负责把成见落到表格、字段、门径、代码和自动化行为上，Krisis 负责批判和用把柄讲话，Nomos 负责教唆权限、安全、合规和可继续性，Mneme 负责千里淀常识，幸免边幅因为某个东谈主离开或会议竣事又再行归零。

在这支“女娲团队”的赈济下，排班、客服这些边幅，也逐渐长出了我方的专属 Agent。

它们不再仅仅一个个临时被调用的器用，而是被放进了各自熟识的业务现场里：排班 Agent更懂规则和敛迹，客服 Agent 更懂问题和话术。每个 Agent 负责一块更具体的事情，才能也因此变得更聚焦、更褂讪。

Veronica 并不把它们当成“全能助手”，反而更像在照应一支畛域明晰的团队。每个 Agent 都知谈我方擅长什么，也知谈什么时候该把任务交回给别东谈主。她果真作念的，不是把任务一股脑扔出去，而是像带真东谈主团队同样，单干、合作、审核、复盘。

这亦然这些 Agent 改日更有价值的地点：一个历程跑通之后，里面的门径、规则和教学不错被千里淀下来，再转移到新的边幅里。AI 不仅仅帮她完成目下的任务，也在帮组织把一套可复制、可治疗、可继续运转的门径缓缓搭起来。

从本年 4 月运转，同期进行的边幅最岑岭达到 8 个，她运转给正在鼓励的 AI 边幅逐个编号，如今还是排到 10 号。对她来说，编号不是为了整皆，而是因为这些边幅运转像一个继续运行的系统，而不再是一件件零碎冒出来的事。

她很明晰，若是莫得 Agent 的参与，这些边幅不可能同期往前鼓励。

但她也永恒教唆我方，AI 不错实行、校验、教唆、千里淀，却不可替代东谈主去承担业务里的最终判断：哪些规则不可打破，哪些风险必须被看见，哪些收尾需要东谈主来兜底，临了仍然要由东谈主负责。

04 尾声

回偏激看，她往常一年作念的事情，并不是浅陋地把飞书和 AI 引入业务历程，而是先把那些本来依赖教学守护的历程再行说明晰，再决定哪一部分不错交给系统。

某种真理真理上，AI 插足病院，不仅仅一次本领接入，也像一次对组织自身的追问：哪些规则从来莫得被齐全写下，哪些教学一直掌执在少数东谈主手里，哪些历程看似在运转，实质上靠的是不休返工和东谈主工兜底。复杂场景仅仅把这些问题放大了，也让它们更早暴显现来。

同期，它也让东谈主和 AI 的关连变得格外明晰。

许多东谈主合计，AI 会让东谈主从历程里缓缓退场；在病院这样的地点，事情正巧相悖。AI 插足得越深，谁来界说规则、谁来处理例外、谁来承担临了的株连，就越不可拖拉。

AI 莫得让东谈主消失。相悖，它让东谈主第一次不得不更明晰地出现。

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