一张年会图摸清别人的技术路线

#default

最近被安排了一项任务：研究某头部医检机构在2025年年会上提到的“AI赋能肿瘤报告质效提升”项目，并分析其技术实现路径。

听起来很前沿，对吧？ 但领导给我的全部资料，就一张截图—— 一行字：“10:45–11:00，《‘智’引未来：AI赋能肿瘤报告质效提升》，演讲人：XXX”。

没有摘要，没有PPT，没有论文，没有产品文档。

只有这18个字，和一个我从未听说过的演讲人名字。

然后，要我“推导出他们是怎么做出来的”。

我知道常规路径：查专利、翻论文、看推送、看招聘信息、扒开源项目、甚至分析他们合作的AI厂商……

如果真要对标，这些动作都合理。

但问题在于\—\—老子是生信工程师。

我的日常是 FASTQ、BAM、VCF；是注释、过滤、致病性评级；是把测序数据变成一份严谨的分子解读报告。而“AI生成病理报告”这件事，核心在医学自然语言处理、临床知识图谱、LIS系统集成\—\—这些属于医疗AI工程或临床信息学范畴，和生信有交集，但不是主干。

让我去反向工程别人的NLP流水线？就像让锅炉工去复刻米其林主厨的酱汁配方不是能力问题，是角色错位。

更荒诞的是，这类“对标”往往止于口号。

即便我真写出一篇《XX公司病理AI技术推测白皮书》，结果大概率是：

  • 领导点头：“很好，那我们下周也做一个。”

  • 然后没人投入资源，没人协调病理医生，没人开发NLP模块。

  • 最后变成：“你们生信不是能搞AI吗？先做个demo看看？”

而我，又要一边维护每天上千样本的NGS流程，一边兼职扮演“AI架构师”“产品经理”“竞品分析师”。

其实我不反对AI，也不抗拒学习。

我们部门有HPC、有大量报告、有解读团队——完全有能力做自己的“AI辅助分子报告”，比如：

  • 自动填充变异临床意义
  • 检查用药建议是否符合最新指南
  • 结构化输出供后续分析

这才是基于自身资源、发挥团队优势的落地路径。而不是对着一张年会日程表，幻想复刻别人的“三位一体”。

所以最后，我写了行业通用方案，标注了“此为推测”，强调了“需NLP与临床专家协同”。

真正的创新，从来不是“看到别人做了什么，就急着抄作业”， 而是“清楚自己有什么，能做什么，该做什么”。 希望有一天，我们的“对标”，能从“猜谜”回归“实干”。妈的智障。