引言：真相不在会议室，而在走廊里
请各位想象一个场景：你作为需求顾问，去访谈一位忙碌的科室主任，问他：“您觉得，在您的科室里，最需要AI来解决的问题是什么？”
你可能会得到什么样的答案？
他可能会说：“我需要一个能辅助我们进行罕见病诊断的AI。” 或者，“我希望AI能帮我们预测病人发生败血症的风险。”
这些需求，听起来都非常“高大上”，非常有价值。但它们往往是“伪需求”，或者至少，不是我们应该最先去触碰的“硬骨头”。为什么？因为这些需求，描述的是一种“理想中”的期望，是一种“政治正确”的表达。它听起来很符合一个追求技术前沿的科室主任的身份。
但如果你换一种方式，你不在会议室里访谈他，而是像一个“影子”一样，静静地跟在他身边，观察他一天真实的工作。你会发现什么？
你可能会发现，这位每天都在思考“罕见病”的主任，他一天中，有超过40次，都在重复着一个极其单调的动作：从HIS系统里，复制患者的姓名和ID，然后切换到PACS系统，粘贴，打开影像，看完后，再切换回HIS系统……
每一次切换，耗时15秒。一天40次，就是10分钟。对于一个管理着20个医生的科室，光是这个“复制-粘贴”的动作，每天就会消耗掉超过3个小时的宝贵时间。
这个“复制-粘贴”，就是我们要找的“时间黑洞”。它如此微小、如此琐碎，以至于医生们自己都可能已经习惯了它的存在，不会在正式的访谈中提及。但它就像一个隐藏的水龙头，日复一日地，滴漏掉医院最宝贵的智力资源。
而我们这一讲的核心方法论，就是要完成一次从“访谈式”到“观察式”的需求挖掘转变。我们要停止“听他们说”，开始“看他们做”。因为一个组织真正的痛点，不写在汇报PPT里，而是隐藏在员工们每天被迫执行的、那些“不合理但已习惯”的工作流程细节中。
第一部分：成为“医疗人类学家”—— 带上秒表去蹲点
要找到“时间黑洞”，我们唯一的工具，不是问卷，而是我们的眼睛、耳朵、和一个秒表。
我要求各位顾问，在项目启动的勘察阶段，必须拿出至少一整个工作日的时间，去我们选定的试点科室“蹲点”。
“蹲点”不是简单的参观，它是一项有严格纪律的、类似“人类学田野调查”的工作。
蹲点前的准备：
- 获得许可与信任： 我们必须提前与科室主任沟通，阐明我们的目的不是“监工”或“找茬”，而是为了帮助他们发现并解决流程中的瓶颈。我们要像一个“临床实习生”一样，申请“带教”，而不是像一个“检查组”一样，搞突然袭击。
- 选择观察对象： 我们要选择科室里最有代表性的几类角色进行跟随观察。比如，一位忙碌的住院总医师，一位资深的主治医生，和一位负责大部分执行工作的护士。
- 明确观察工具： 你的工具很简单——一个笔记本，一支笔，一个手机秒表。
蹲点中的纪律：
- 保持“隐形”： 你的角色是观察者，不是干预者。要尽可能地减少你的存在感，不要打断医生的工作流程，不要不停地提问。你的问题，应该留到他们休息的间隙。
- 记录“事实”，而非“观点”： 你的笔记本上，记录的应该是像“10:05，王医生打开A系统，查询患者李四的最新血常规报告；10:06，未找到，切换到B系统；10:07，在B系统找到，截图，粘贴到微信，发给上级医生”这样的客观事实流。而不是“医院的系统设计得真烂”这样的主观评价。
- 启动你的秒表： 这是最关键的一步。你要像一个工业工程师一样，对那些你认为可能是“时间黑洞”的微观操作，进行计时。
- 一次跨系统的“复制-粘贴”，耗时多久？
- 从医生口述完医嘱，到护士在系统中找到并执行，中间有多少时间的延迟？
- 医生为了写一份出院小结，需要来回切换几个不同的系统界面？每次切换耗时多久？
蹲点后的复盘：
一天蹲点结束后，你的笔记本上，应该已经记录了上百条这样的“事实流”和“计时数据”。晚上，你需要做的，就是将这些碎片化的信息，进行一次“法医式”的分析。
你要问自己几个问题：
- 哪个动作，在今天被重复的次数最多？
- 哪个流程，在今天耗费的总时间最长？
- 哪个环节，让医生们表现出了最明显的“烦躁”或“无奈”的情绪？
- 哪个问题，是他们用来“变通”（比如用微信截图、用手机拍屏）来解决的？ （人们的“变通”之处，往往就是系统设计最失败之处）
通过这个过程，你就能从纷繁复杂的日常工作中，像淘金一样，筛选出那些最闪亮、最值得我们去攻击的“时间黑洞”。
第二部分：时间黑洞的分类与“解剖”
通过蹲点观察，我们会发现，“时间黑洞”并非铁板一块，它们有不同的“形态”和“成因”。我们可以将其大致分为三类。理解其分类，有助于我们设计出更具针对性的解决方案。
类型一：跨系统的信息“断裂”
- 表现： 医生需要像“搬运工”一样，在不同的、老旧的、互不连通的系统（HIS、EMR、LIS、PACS…）之间，手动地搬运信息。
- 典型场景：
- 写病历时，需要打开影像系统看片子，打开检验系统看报告，然后把结论手动敲入病历系统。
- MDT多学科会诊前，需要有人从各个临床系统里，把患者的资料分别导出、打印、整理成册。
- AI的解决方案： 在这里，LLM扮演的是一个“信息聚合器”和“统一视图”的角色。我们的解决方案，应该是一个能够通过接口，连接所有“信息孤岛”的平台。它可以在一个界面内，将患者的所有信息（病历、影像、检验、病理…）进行智能化的、以时间线或器官系统为主题的重组和呈现。医生不再需要“切换”，他只需要“滚动”和“点击”。
类型二：非结构化到结构化的“转译”
- 表现： 大量的、有价值的信息，是以非结构化的形态（如自由文本、语音、图像）存在的。医生需要花费大量精力，去“阅读、理解”，并将其转化为结构化的、可用于下一步操作的信息。
- 典型场景：
- 阅读一份几十页的外院病历，并从中手动摘录出“关键既往史”和“用药史”。
- 听取下级医生的口头病情汇报，并抓住其中的核心要点。
- AI的解决方案： 在这里，LLM扮演的是一个“超级阅读理解器”和“信息摘要师”。它可以快速地“阅读”海量的自由文本，并按照预设的模板，提取出关键的结构化信息。比如，自动生成一份“外院病历摘要”，内容包括主要诊断、关键治疗史、过敏史等。
类型三：心智到文本的“编码”
- 表现： 医生在脑海中，已经完成了复杂的临床思考和决策。但他们还需要花费同样甚至更多的时间，将这些“心智活动”的结果，翻译成符合规范的、严谨的“书面语言”。
- 典型场景：
- 我们反复强调的各类医疗文书的撰写。
- 将一次复杂的查房讨论，整理成一份逻辑清晰的“主任查房记录”。
- AI的解决方案： 在这里，LLM扮演的是一个“思维放大器”和“语言风格师”。医生只需要提供思考的“核心骨架”（几个关键词、几句口述），AI就能为其“丰满血肉”，生成一篇结构完整、措辞规范的文本。
通过对“时间黑洞”进行这样的分类解剖，我们的解决方案就会变得更加精准。我们清楚地知道，我们到底是在解决一个“信息断裂”的问题，还是一个“信息转译”的问题，亦或是一个“思维编码”的问题。
第三部分：MVP的定义 —— 解决最大、最痛的那个黑洞
现在，我们已经通过蹲点，识别出了科室里Top 3的“时间黑洞”，并且对它们进行了分类解剖。
我们的最后一步，就是定义我们的MVP（最小可行产品）。
MVP的精髓，不在于“最小”（Minimum），而在于“可行”（Viable）。“可行”的意思是，这个产品虽然功能极简，但它必须能完整地、一针见血地，解决掉用户那个最大、最痛的痛点，并因此创造出可感知的、明确的价值。
一个好的MVP，应该像一把“瑞士军刀”，而不是一个庞大的“工具箱”。它可能只有一个功能，但这一个功能，必须是用户每天都离不开的。
如何定义MVP？
- 聚焦于Top 1的时间黑洞： 从我们识别出的所有“时间黑洞”中，选择那个“痛苦指数”最高的（频率最高、耗时最长、最枯燥/风险）。我们的第一个版本，有且只有一个目标：彻底填平这个黑洞。
- 追求“极致的单点体验”： 我们要将所有的研发和设计资源，都聚焦在这一个点上，力求做到极致。比如，如果我们选择的MVP是“语音录入病程记录”，那么我们的语音识别在医疗领域的准确率，就必须做到业界顶尖；我们生成的病历初稿的质量，就必须高到让医生只需要做最少的修改。
- 抵制“功能蔓延”的诱惑： 在MVP阶段，产品经理最大的敌人，就是来自各方的“好建议”。“你们能不能顺便再加一个XX功能？”“这个地方如果能再优化一下就好了。” 我们必须学会对所有非核心的功能需求，都坚定地说“不”。我们的目标，不是做一个“面面俱到”的平庸产品，而是做一个“单点突破”的惊艳产品。
MVP的价值：
通过这种方式定义的MVP，能为我们带来巨大的战略优势：
- 最短的价值验证周期： 因为我们解决的是最痛的点，所以我们能最快地看到效果，获得用户的积极反馈，从而向决策层证明项目的价值。
- 最低的研发风险： 因为功能极简，所以开发周期短，投入成本低，即便失败了，也是一次“廉价的失败”。
- 最强的用户粘性： 一旦用户习惯了用我们的“瑞士军刀”来解决他们最痛的那个问题，他们就再也回不去了。这就为我们后续推广更复杂的功能，打下了最坚实的用户基础。
结论：最好的需求，不是问出来的，是“看”出来的
今天我们学习了一套与众不同的需求挖掘方法论。
我们不再依赖于那些充满偏见和误导的“访谈”，而是选择了一条更艰难，但也更诚实的道路。我们选择成为“医疗人类学家”，带上我们的秒表，深入到工作流的“田野”中去。
我们学会了：
- 用“蹲点”的方式，去“看”他们做什么，而不是“听”他们说什么。
- 用秒表去量化，从而精准地定位那些隐藏的“时间黑洞”。
- 对这些黑洞进行分类解剖，以设计出更具针对性的解决方案。
- 最终，将我们所有的力量，聚焦于解决那个最大、最痛的黑洞，以此来定义我们的一针见血的MVP。
希望各位能将这个方法论，融入你们的血液。因为最好的需求，从来都不是被“创造”出来的，也不是被“访谈”出来的。它们就静静地躺在那里，隐藏在每一个不合理的流程中，隐藏在每一次无奈的“复制-粘贴”里，隐藏在医生们每一个疲惫的叹息声中。
我们的工作，就是要有足够的耐心和同理心，去把它们“发现”出来。
在下一讲，我们将进入技术架构的领域。我们将探讨，如何将我们发现的这些需求，转化为一个坚固、可靠、且面向未来的技术架构。我们将再次强调“RAG优先”的原则，并探讨如何在架构中，内置各种“安全阀”，来确保我们系统的万无一失。
–EOF–
转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.
No comments:
Post a Comment