“零认知负荷”的谎言与真相：当AI终于不再把护士当成数据录入员
引言：那盏深夜 11 点的台灯 如果你在医院工作过，或者你的伴侣是护士，你一定熟悉这个场景： 晚上 11 点，孩子们都睡了，客厅只留一盏昏黄的台灯。你的伴侣穿着睡衣，却还在盯着发着蓝光的笔记本电脑屏幕，手指机械地敲击着键盘。 她在做什么？她在“补作...
卫宁健康：在“云端”窒息，还是在“泥泞”中进化？
在医疗IT这个圈子里，卫宁一直是个“优等生”。技术栈最激进，市占率最漂亮，也是第一个敢把核心系统彻底推倒重来做云原生的（ WiNEX ）。但在2024年到2025年的当下，如果你盯着它的财报和股价看，会发现一种极其割裂的 “薛定谔状态” ： ...
认知工业化：为 AI 原生时代打造个人“逻辑编译器”
在概率的荒原上建立确定性的逻辑堡垒 在生成式 AI 席卷全球的当下，大多数用户仍停留在与对话框进行“概率博弈”的初级阶段。然而，对于身处医疗、战略咨询等高容错、高复杂度领域的专业人士而言，这种基于“预测下一个 token”的交互模式正...
跨越“概率鸿沟”：医疗AI从“技术实验”到“核心生产力”的工程跃迁
一、破局：当“零错”行业遇上“概率”引擎 过去两年，医疗管理者的体感被撕裂在一种“双重焦虑”中。 外部是生存焦虑。...
大语言模型在医疗行业的合规性挑战与战略突围
📝 执行摘要 (Executive Summary) 当前，大语言模型 (LLM) 正以 42.5% 的年复合增长率重塑全球医疗产业，但其 "概率性生成" 的本质与医疗行业 "零差错" 的底线构成了深刻的基因冲...
沉默的崩塌：当AI拿走“痛苦”，我们失去了什么？
—— 关于医学教育去技能化与下一代医师危机的深度报告 我们正在目睹一场皆大欢喜的“自杀”。 每逢医疗信息化大会，当我演示 AI 如何自动生成病历、一键完成出院小结，台下总是掌声雷动。住院医看到了解脱，管理者看到了...
展望2026：从通用AI智能体到医疗垂直领域的深度演进
引言：范式转移的临界点 2024年至2026年，我们将见证人工智能（ AI ）历史上最深刻的范式转移。如果说过去两年是生成式AI的“实验期”，那么未来两...
2025阅读记录：系统裂缝中的生存算法
这一年，我完成了对历史的“去魅”。 在那堆故纸堆里，我看不到英雄史诗，只看到了冰冷的地理决定论与资源算法。在帝国黄昏的余晖中，我确认了一个残酷真相：当结...