西部某县的村卫生室里，村医老周对着 AI 终端皱了半天眉。屏幕上弹出 “老人血压偏高，建议低盐饮食” 的推荐，可坐在对面的张奶奶却连连摆手：“我一辈子吃咸的，突然淡了咽不下！” 老周想调整建议，却不知道从哪下手，只能反复刷新 AI 页面，嘴里念叨：“以前还能根据老人情况改改，现在离了这机器，连个饮食建议都想不出来。”
这样的 “能力退化” 正在不少村医身上发生。青年理事会的调研数据显示，自从推广 “AI 个性化健康推荐” 后，村医 “独立诊断达标率” 从 65% 骤降到 38%——80% 的村医面对 AI 未覆盖的场景，比如 “老人跌倒风险评估”“儿童营养不良判断”，要么支支吾吾说不出方案，要么直接让村民去县医院。县卫健委的负责人急得直拍桌子：“再这么下去，村医都成了 AI 的‘传声筒’，万一机器出故障，难道让村民等着？”
林晓翻到老院长笔记里 “医生的手和脑，比任何工具都重要” 的批注时，心里咯噔一下。她立刻组织青年理事会开会，卫健委的代表率先发言：“AI 是帮村医的，不是替村医的，得划清边界，不能让技术把人的本事给废了！” 康医科技的王浩也附和：“我们可以改系统，加个人工确认环节，AI 建议必须村医签字才能生效，逼着他们动脑子。”
“人机协同 + 能力考核” 方案很快落地，第一步就是 “明确 AI 定位”。青年理事会联合康医重新设计系统逻辑：AI 只提供 “健康建议参考”，比如推荐低盐饮食时，会附带 “不同减盐进度的适配方案”，但最终怎么调整，得村医结合村民习惯定。老周给张奶奶做健康指导时，AI 推荐 “每月减盐 5 克”，他想起张奶奶爱吃腌菜，就改成 “先从减少腌菜量开始，下个月再减盐”，还在系统里补充了调整理由。“现在 AI 是我的‘参谋’，不是‘老板’，心里踏实多了。” 老周笑着说，张奶奶也愿意按调整后的方案尝试。
第二步是 “定期能力考核”。青年理事会联合卫健委，每季度组织村医参加 “独立诊断考试”，考题特意避开 AI 覆盖的常规病种，专挑 “跌倒风险评估”“儿童辅食搭配” 这类 AI 没涉及的场景。考核达标的村医才能继续用 AI 系统，没达标的就得参加 “一周强化培训”，由县医院的专家手把手带教。第一次考核时，有 15% 的村医没通过，培训后再考，通过率直接升到 92%。某村医坦言：“考试时才发现自己丢了不少本事，培训后重新学怎么判断孩子营养不良，现在就算没 AI，也敢给家长提建议了。”
第三步是 “案例复盘培训”。每月月底，青年理事会会收集全县的 “人机协同案例”，组织村医开复盘会。有个案例让老周印象深刻：AI 建议给糖尿病老人用 “胰岛素注射方案”，但村医发现老人手抖得厉害，改成了 “口服药 + 饮食控制”，最后效果比 AI 推荐还好。“以前总觉得 AI 说的都对，现在才知道，我们比机器更懂村民的情况。” 老周在复盘会上分享时，不少村医频频点头。
方案落地两个月，变化肉眼可见。村医独立诊断达标率从 38% 飙升到 89%，主动调整 AI 建议的比例从 12% 提升到 67%。县医院的专家下乡调研时，看到村医能结合 AI 建议和村民习惯制定方案，忍不住称赞：“这才是 AI 该有的样子 —— 帮村医提升，不是替代村医。”
康医科技也针对性优化了系统，加了个 “差异提醒模块”：当村医的判断和 AI 建议差异超过 30% 时，系统会弹出 “请补充说明理由” 的提示，既避免村医盲目调整，也逼着他们梳理思路。王浩去村里考察时，正好碰到老周给老人做跌倒风险评估，AI 提示 “低风险”，老周却根据老人 “最近常绊倒” 的情况，建议加装扶手，还在系统里写清了理由。“老院长当年说‘看病要走心’，现在我们的系统，就是要帮村医把‘心’捡回来。” 王浩感慨道。
林晓在村卫生室蹲点时，看到老周一边看 AI 推荐，一边在笔记本上记村民的习惯：张奶奶爱吃腌菜、李爷爷怕打针、孩子不爱吃蔬菜…… 她突然想起老院长当年的手写病历，上面也记满了类似的细节。“AI 能给方案，但给不了‘人情味’，这才是村医最该守住的本事。” 林晓在方案总结里写下这句话。
当天晚上，她收到县卫健委的消息：准备把 “人机协同” 方案纳入村医年度考核指标，还要在全省推广。林晓看着窗外村卫生室的灯光，仿佛看到老院长站在那里，正对着认真思考的村医点头 —— 技术从来不是目的，让村医既能用好 AI，又不丢了自己的专业判断，才是对基层医疗最好的赋能。而她心里已经开始盘算：下一步要做 “人机协同案例库”，把村医的好经验都整理进去，让更多人学会 “让 AI 帮人，不是让人跟 AI 走”。
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