夜雨聆风
AI闯入宠物临床:是得力助手,还是隐形风险?
凌晨两点，你刚做完一台急诊手术，病历还没写，明天还有三台绝育和一位难缠的客户要沟通。你揉了揉眼睛，顺手点开手机里的AI助手，输入了几个关键词，一份初步的鉴别诊断思路立刻生成。你快速浏览，稍作修改，复制到病历系统。
这一幕，正在无数宠物医院的深夜里悄然上演。
从自动生成病历的智能记录助手，到几秒内圈出病灶的影像系统，AI不再是PPT里的未来概念，而正在成为你手边最趁手的工具。甚至，很多时候你已经离不开它了。
但与此同时，另一个念头偶尔也会闪过脑海：它给的答案靠谱吗？万一错了，责任算谁的？我这么依赖它，自己的判断力会不会退步？
这种“一边用着、一边心里没底”的微妙状态，并非你一个人的困扰。
吉林大学动物医学学院李淑敏副教授与东西部小动物临床兽医师大会秘书长赖晓云博士近期在国际知名学术期刊《Frontiers in Veterinary Science》（影响因子约2.9）上发表的重磅研究——《The adoption paradox for veterinary professionals in China: high use of artificial intelligence despite low familiarity》，首次用数据为宠物医生的这种状态画了像。
71.0%的受访兽医已在工作中使用AI，但其中44.6%的人承认，自己对AI技术本身“不太熟悉”。
作为《2025中国宠物医疗行业研究报告》中《AI工具在兽医临床工作的应用调研》的数据主理人，李淑敏将这一现象精准地概括为“实践先行、认知滞后”。
在接受采访时，她解释道：“当前AI工具，特别是Deepseek、豆包这类大语言模型，易获取、易上手，能即时解决临床痛点，所以使用率迅速攀升。但真正的‘认知’——对AI原理、边界以及批判性使用的理解，需要系统性的教育和时间。”
这解释了为什么我们既享受AI带来的便利，又难以摆脱对它的疑虑。
研究的另一个有趣发现是：中国兽医和美国兽医，用AI的方式完全不同。
由吉林大学动物医学学院和东西部小动物临床兽医师大会联合组编的《2025中国宠物医疗行业研究报告-AI工具在兽医临床工作中的应用调研》数据显示，美国同行优先将AI用于病历管理（39.0%）、语音转录等行政任务，以此减轻工作负荷，提升运营效率。
中国兽医则更激进地将AI用于“辅助疾病诊断”（50.11%）和“处方剂量计算”（44.84%），将其直接应用于临床决策核心环节。
这种“由内而外”的融合模式，根植于我们独特的行业生态。李淑敏在采访中分析道：“在中国基础培训不均、专科医师资源有限的背景下，AI正被从业者自发地用作临床能力的‘增强器’，成为弥补知识缺口的必要数字化支持工具。”
然而，这种模式也伴随着隐忧。当我们使用缺乏“可解释性”的通用大模型时，就产生了所谓的“可解释性缺口”。李淑敏强调：“AI不仅应给出答案，还应展示完整的推理路径。”否则，从业者极易陷入“自动化偏误”——盲目信任机器输出，而放弃了专业判断。
这正是为什么研究中93.8%的从业者支持兽医主管部门对AI进行监管——大家最关心的，是“责任怎么界定”、“算法是否透明”。李淑敏对此表示：“监管的目的不是‘管死’，而是建立信任的基石。”
如果说论文描绘的是宏观图景，那么一线市场的动态则揭示了AI落地的具体路径。
影像诊断：从“辅助”到“搭档”
在临床应用端，AI影像已成为公认的最成熟赛道。塔夫茨大学Cummings兽医学院2026年3月发布在《Veterinary Radiology&Ultrasound》上的一项研究显示，一款AI卷积神经网络软件识别犬心力衰竭的X线片，敏感性达到87.04%；在识别心脏增大这一具体病变时，敏感性甚至高达100%。这意味着，在特定任务的准确性上，AI已具备与放射科医生同台竞技的能力。
微观检测：从“依赖人”到“依赖技术”
河南农业大学研发的寄生虫自动检测APP则展示了AI在微观领域的潜力。该系统针对人兽共患球虫，检测准确率达96.3%，单样本检测耗时仅2.8秒，相比传统人工镜检效率提升85%以上，彻底打破了检测对专业兽医的过度依赖。
健康管理：从“事后治疗”到“事前预警”
在消费端，AI正将宠物的“不舒服”转化为可量化的数据。灵尾纪元科技推出的“宠物AI孪生体”，通过智能硬件24小时监测宠物的如厕、饮水与睡眠。当算法发现异常时，App会自动推送预警。这种从“事后”到“事前”的转变，正是AI重塑健康管理方式的缩影。
情感连接：从“听不懂”到“被听见”
更前沿的探索来自“宠物翻译”赛道。尽管让宠物“说人话”更多是情感安抚，但以Traini为代表的公司正试图通过声谱图映射，将狗的吠叫与12种核心情绪对应。这背后，是数据的飞轮效应——通过硬件收集行为数据，最终指向医疗与保险的精准变现。
当专科医师体系日益完善，AI的角色会发生怎样的变化？这可能是你最关心的问题。
李淑敏在采访中给出了清晰的预测：AI将从一个“补短板”的工具，升级为“强长板”的协作者。专科医生将更依赖AI来处理海量数据、识别复杂模式，从而将精力释放出来，专注于高阶临床技艺与富有同理心的宠主沟通。
这意味着三件事：
-
你的时间将被重新分配：AI接管重复性劳动，你将有更多时间做“人”最擅长的事——复杂的临床判断、有温度的沟通。
-
你的价值将被重新定义：未来核心竞争力不再是“记得住多少知识”，而是“能否批判性地评估AI建议、整合多源信息做出最优决策”。
-
你的成长路径将被重塑：AI让知识不再只属于少数“专家老师”，年轻医生也能获得“稳稳的支持”，快速提升临床能力。
这种趋势也将倒逼兽医教育的改革。针对不同阶段的从业者，李淑敏认为AI培训的重点应有所区分：
-
学生阶段：建立AI素养基础，理解伦理边界；
-
初入行者：掌握“会用、愿意用”的操作技巧，学会验证AI输出；
-
资深医师：培养评估工具可靠性的能力，指导团队安全使用AI。
技术的浪潮从不会等待迟疑者。当“高使用率”撞上“低认知度”，当“由内而外的探索”遇到“监管与责任的拷问”，行业亟需一个理性思辨与碰撞的平台。
2026年，在东西部小动物临床兽医师大会的舞台上，第二届中国智慧医疗峰会将在大会期间隆重举行。在这里，我们不仅探讨AI如何辅助诊断，更追问如何跨越认知鸿沟；不仅展示最新的智能硬件，更致力于厘清“人机协作”的边界与责任。
届时，关于AI的种种困惑，从“怎么用”到“怎么信”，从“技术问题”到“责任问题”……都将找到对话的窗口。
中国宠物医疗AI正走在一条属于自己的“无人路”上。这条路没有现成的作业可抄，但正因为如此，我们才需要汇聚行业的力量，一起把这条路走得更亮、更稳。
在这条路上，你不是一个人在探索。让我们在峰会现场，共同寻找答案。
两位主编微信号
