#医疗AI#强化学习#智能体训练#POMDP建模#一人公司变现
8B医疗AI问诊胜过70B：强化学习重塑临床对话智能体
用强化学习把问诊变成动态决策游戏，小模型靠策略碾压大模型靠知识。 解决大模型在真实问诊中提问僵化、忽略高危信号、沟通生硬等致命缺陷。 把‘怎么问’而非‘知道多少’作为核心能力，用经验库+安全惩罚机制构建临床级对话策略。
落地难度
4.0
搞钱系数
5.0
综合指数
4.5
核心亮点
- 是什么：用强化学习把问诊变成动态决策游戏，小模型靠策略碾压大模型靠知识。
- 核心解决：解决大模型在真实问诊中提问僵化、忽略高危信号、沟通生硬等致命缺陷。
- 为什么重要：把‘怎么问’而非‘知道多少’作为核心能力，用经验库+安全惩罚机制构建临床级对话策略。
落地难度分析
需搭建多智能体仿真环境（医生+患者LLM）、设计分层奖励函数、实现经验检索机制，对单人工程能力要求高；但可基于开源LLM微调，无需从头训练70B巨兽。
盈利潜力分析
买单群体: 私立诊所、在线问诊平台、保险预核保系统、养老陪护机器人厂商。 思路: 封装为API按问诊轮次收费，或做成SaaS插件卖给电子病历系统；也可训练垂直病种（如儿科/慢病）专用问诊Agent，溢价更高。