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医院宣传科用AI,先别急着学工具

医院宣传科用AI,先别急着学工具
这里是医派的第3篇原创

我们做医学融媒体,常年跑医院,做科普片、做会议传播、做宣传物料。要说打交道最多的科室,肯定还是宣传科。这两年她们问得最多的问题只有一个:AI到底该怎么用?

宣传科的难,跟临床不一样

临床用AI,怕的是“不准”。宣传科用AI,怕的是“不准”加上“发了”。

临床同事拿AI起草一份病程记录,最后有医师签字兜底,错了能改。宣传科不一样——公众号推文一旦群发,视频号一旦上架,稿子就进了公共空间。删了,也已经被截图了。

而宣传科的日常又是另一重压力:一个人一年可能要出几百条内容。公众号、视频号、院内简报、门诊大厅海报、健康讲座课件、上级检查汇报,全都压在同一两个人身上。

所以这篇的目标不是让AI替你写,而是让AI帮你把产能拉起来,同时把风险压下去。这两件事,顺序不能反。

先搞清AI在宣传科扮演什么角色

最合适的定位是:一个刚入职、笔很快、但什么都不懂的实习生。

它能在五分钟内给你三版初稿,也能在同样的五分钟里编出一条不存在的政策、一个查无此人的专家、一组对不上的数字。

所以正确的分工是:AI出初稿,你定终稿。

这里要把预期调对。宣传科真正的稀缺资源不是你“会不会写文章”,而是你每天能稳定出多少条、而且一条都不能出错。AI解决的是前半句,后半句永远靠人。

AI最核心的能力:一次采集,多平台成稿

如果把生成式AI的能力压缩成一句最好理解的话:它可以把你的想法,快速转换成内容。

放到宣传科,最值钱的用法不是“写一篇稿”,而是“一个素材,出一组稿”。

举个真实场景:院里刚开完一场“卒中中心建设推进会”,你手上有会议通稿、领导讲话要点、几张现场照片。传统做法是一篇通稿发出去,流量过去就没了。合理的做法是:

  • 一篇1500字公众号推文,讲清楚“这件事对老百姓意味着什么”
  • 一条60秒视频号口播脚本,从“中风急救黄金时间”切入
  • 一组门诊大厅海报文案,三句话讲清识别口诀
  • 一段院内简报要闻,300字,走OA
  • 一条朋友圈文案,配九宫格照片

同样一份素材,五个出口。这才是宣传科最真实的产能杠杆——不是写得更快,而是一次投入、多次复用。

但有一条要提前立在前面:内容能不能发、挂谁的名,最终由你负责。AI负责快,你负责准和合规。

四条红线:宣传科比临床更容易踩线

临床的红线是“别用AI下诊断”,宣传科的红线是“别用AI写出违法内容”。后者更隐蔽,因为很多时候你只是想写篇科普。

红线一:医疗器械与药品的疗效不能“夸”,科普不能“变相广告”

这是宣传科最容易踩、也最容易被处罚的一条。

《中华人民共和国广告法》第十九条明确规定:广播电台、电视台、报刊音像出版单位、互联网信息服务提供者不得以介绍健康、养生知识等形式变相发布医疗、药品、医疗器械、保健食品广告。

换句话说,“科普”这个外壳,不能用来装广告。

《广告法》第十六条的规定更具体:医疗、药品、医疗器械广告不得含有表示功效、安全性的断言或者保证,不得说明治愈率或者有效率,不得与其他医疗机构比较,不得利用广告代言人作推荐、证明。

《医疗广告管理办法》第七条进一步明确,医疗广告的表现形式不得含有涉及医疗技术、诊疗方法、疾病名称、药物,不得保证治愈或者隐含保证治愈,不得宣传治愈率、有效率,不得利用患者、卫生技术人员、医学教育科研机构及人员的名义、形象作证明。

给一条最实用的判断标准:

科普讲“这个病是怎么回事”,广告讲“来我们这里治”。

一旦内容从健康知识滑向具体机构、具体技术、具体疗效的推荐——比如在科普文里夹一句“本院某技术效果显著”、放一张患者手写的感谢信、让专家穿白大褂对着镜头说“这种疗法有效率很高”——性质就可能变了。

红线二:患者肖像与隐私,授权是前提

《中华人民共和国民法典》第一千零一十九条规定:未经肖像权人同意,不得制作、使用、公开肖像权人的肖像。

实操上,患者照片、病例截图、就诊对话记录、手术或康复视频,发布前必须取得本人(未成年人须监护人)的书面授权,并明确授权范围(用在哪、用多久、能不能跨平台)。

另外提醒一句:打码并不当然免责。如果通过其他信息——独特的病例特征、可见的纹身、背景里的门牌号——仍然能识别到具体个人,仍可能构成侵权。

红线三:AI生成的内容对外发布,要标识

2025年9月1日起,《人工智能生成合成内容标识办法》施行,配套强制性国家标准GB 45438—2025同步实施。

办法第十条明确:用户使用网络信息内容传播服务发布生成合成内容的,应当主动声明,并使用服务提供者提供的标识功能进行标识。

对宣传科最直接的影响:用AI生成的科普图文、短视频、AI数字人出镜内容,只要对外发布,就应按平台规则主动声明、添加标识。

而且——标了标识,不等于免责。署名发出去,内容的准确性责任还是你的。

红线四:走完审签流程再发

九部门联合印发的《关于建立健全全媒体健康科普知识发布和传播机制的指导意见》(国卫宣传发〔2020〕11号)明确提出:制作、发布和传播的健康科普信息应经由相应领域的专家进行编写与审核。

同时要求健康科普知识应当具备五个条件,其中包括“内容准确,没有事实、表述和评判上的错误,有可靠的科学证据(遵循循证原则)”和“基本要素齐备,有明确的来源、作者、发布时间、适用人群”。

AI加速的是初稿环节,不能加速审签环节。正确的流程是:AI出初稿→领域专家核科学准确性→院内涵宣传审签→发布。

为什么AI写出来的东西“像AI写的”

宣传科同事抱怨最多的两个问题:一是“一眼假”,二是“数据对不上”。

原因通常只有两个:

  • 你没给它事实素材。
    它不知道这位专家的准确职称、这次会议的具体时间、这个数据的来源,于是只能编一个看起来很像的
  • 你没给它医院的口径和调性。
    它不知道我们院习惯怎么称呼科室、能不能提“三甲”、领导职务怎么写,于是只能按通用模板来

这就是宣传科用AI和设计师用AI最大的区别:设计靠“约束画面”,宣传靠“喂事实”。你喂的事实越准,它写得越像人话;你不喂,它就自己造。

入门第一件事,不是学Prompt

很多人以为“学AI=学Prompt”。在这之前,有个更基础也更值钱的能力:把模糊需求,变成具体任务。

模糊表达(AI 只能猜)
具体表达(AI 能执行)
帮我写篇推文
请写一篇1000字左右的公众号推文,主题是“高血压患者冬季血压波动怎么应对”,面向50岁以上患者及家属,分“为什么冬天血压容易高—日常要注意什么—出现什么情况要就医”三部分,每部分3条以内,语言口语化,不出现疗效承诺,不引用无来源的数据
帮我起个标题
围绕这条素材给我10个公众号标题,风格参考“信息型+有具体动作”,控制在20字内,不要感叹号堆砌,不要“震惊”“必看”类表述
帮我把通稿改一下
把我下面这段会议通稿,改写成两版:一版200字院内简讯(客观陈述,用第三人称);一版500字公众号导语(从患者关心的角度切入)。不改动我提供的事实、人名、职务和时间。
帮我写个视频脚本
请写一条60秒视频号口播脚本,主题“中风怎么快速识别”,由护理人员出镜;开头5秒必须给出一个具体可记的口诀,全文不超过200字,不出现治疗建议,不提具体药物

看出来了吗?右栏并不“高级”,只是把AI缺的信息补齐了。Prompt的真正起点,不是学会写高级词,而是把抽象要求翻译成具体任务。

一个模糊需求,怎么一步步变清楚

用一个很常见的需求举例:

原始需求:“帮我写一篇义诊活动的推文。”

这句话对AI来说,未知信息太多。按五步把它抬高:

  1. 明确平台与用途
    医院微信公众号,面向本地居民,用于活动招募
  2. 明确受众
    周边社区中老年居民,对专业术语不熟悉
  3. 明确结构
    为什么办这场义诊→哪些科室哪些专家→时间地点→可以带什么资料→怎么参加
  4. 明确格式
    正文800字内,专家信息用表格,时间地点加粗,文末附报名方式
  5. 加入约束
    不出现任何疗效承诺,不写“专家号一号难求”类表述,不虚构参与人数,不改动我给的专家姓名与职称

组合起来就是一份可以直接用的任务书:

请以医院宣传科口吻,写一篇800字以内的义诊活动推文,发在公众号,面向周边社区中老年居民。结构为:这场义诊为什么办/参与科室与专家/时间地点/注意事项/参与方式。专家信息用表格呈现,时间地点加粗。要求:语言口语化,专业术语出现即解释;不出现任何疗效承诺或“包治”“根治”类表述;不虚构数据;不改动我提供的专家姓名、科室与职称。

所谓 Prompt,不是突然写出一大段复杂文字,而是不断回答同一个问题:AI 还缺什么信息?

Prompt到底是什么

理解完需求表达,再看Prompt就简单了。它可以直接理解成:你交给AI的一份稿件要求单。

要素
含义
宣传科里的写法
角色
以什么身份来写
医院宣传科口吻/面向社区居民/面向同行
任务
我要什么
写什么体裁、多少字、分几部分
事实素材
依据什么来写
只依据我提供的材料,人名、时间、数据不得改动,缺失项标注“待补充”
格式
长什么样
表格、加粗、分点、标题字数、是否配导语
约束
什么绝对不能碰
不写疗效承诺、不写治愈率、不用患者名义形象作证明、不虚构数据、不碰敏感表述

在宣传科的场景里,“不能写什么”往往比“要什么风格”更重要。文笔再漂亮,只要夹了一句“疗效显著”,这条稿子就不能发。

Prompt不是越长越好

很多人会不断往里加词:爆款、10万+、高级感、有深度、央视水准。看起来越来越专业,但真正该问的是:

这些词,解决了什么具体问题?

  • 如果受众没锁定,写出来的深浅就可能是错的
  • 如果平台没说,AI可能写成公众号长文,而你需要的是视频口播稿
  • 如果事实素材没给,它就会自己编
  • 如果约束没写,它就可能写出你不希望出现的那句话

好的Prompt不是辞藻更多,而是每一句都承担一个明确的控制任务。

学会“反推”:一条爆款推文为什么爆

看到别家医院一条推文阅读量很高,很多人的第一反应是“收藏”。更值钱的能力是反推:

  • 它的标题给了什么具体信息,让人愿意点开?
  • 开头三句做了什么,让人愿意读下去?
  • 它的结构为什么这样排,重点放在第几段?
  • 它把哪部分专业内容做了通俗化,用了什么类比?
  • 它的表述里,哪些话被刻意的避开了?
  • 如果换成本院、换成本科室的素材,哪些地方必须改?

真正值得练的问题不是“这条推文里有什么”,而是“这条推文为什么会成立”。

别只收藏别人的提示词,建立宣传科自己的模块库

更实用的做法是建一个模块库,按五类沉淀:

  • 平台模块
    公众号、视频号、院内简报、门诊海报,各自的结构与字数惯例
  • 选题模块
    节气健康、疾病日节点、新技术介绍、专家人物、患者故事,各自的起手式
  • 结构模块
    招募类、科普类、新闻类、人物类,各自的段落骨架
  • 标题模块
    信息型、动作型、提问型,各自的字数和句式
  • 约束模块
    不写疗效承诺、不写治愈率、不用患者名义作证明、不虚构数据、涉及患者素材须标注授权状态

以后面对新任务,不再整段复制,而是按场景重新组合。这时候Prompt才真正变成你自己的工具。

AI入门真正要练的六层能力

层
能力
宣传科的练习动作
1
理解AI
知道它能补产能,也知道它会编,终稿必须人定
2
学会表达
把“写篇推文”改写成一个带平台、受众、结构、约束的具体任务
3
掌握Prompt
熟练运用角色、任务、事实素材、格式、约束五要素
4
学会反推与核验
能分析好稿为什么成立,并核对每条事实与出处
5
建立模块库
把平台、选题、结构、标题、约束沉淀成自己的模板
6
进入工作流
再学批量改写、多平台一键分发、选题库自动化

顺序不要反过来。先理解,再表达;先控制,再发挥。

给一个简单的起步节奏:

  • 第1周
    只练一件事——把需求说清楚。同一个任务写三遍,越写越具体
  • 第2周
    练五要素,把角色、任务、事实素材、格式、约束补齐
  • 第3周
    练反推。挑三条你佩服的推文,分析它们为什么成立
  • 第4周
    整理平台与选题模块,把成功和失败都记下来

发布前必须过一遍的核验清单

这是全文最该打印出来贴在工位上的部分。AI出的稿子,发布前逐条过一遍,过不了就不发:

关卡
要问自己的问题
事实关
人名、职务、科室、时间、地点、数据,每一条都对得上原始材料吗?有没有AI编出来的“看起来很像”的信息?
合规关
有没有出现疗效承诺、治愈率、有效率、与其他机构比较?有没有以患者、医护人员的名义或形象作证明?科普是否滑向了机构或技术的推荐?
授权关
涉及患者照片、病例、就诊信息的,书面授权拿到了吗?授权范围覆盖本次发布渠道吗?打了码之后,还能被识别出来吗?
口径关
医院名称、科室规范称谓、专家职务写法,与院内统一口径一致吗?对外的敏感表述有没有踩到?
标识关
这条内容里有没有AI生成的部分(文案、图片、数字人)?发布时该主动声明、加标识的做到位了吗?
审签关
科学准确性由领域专家核过了吗?院内审签流程走完了吗?

六道关全过,再点发布。这六条看起来麻烦,但真正出问题时,救你的就是它们。

工具会换,方法不会过时

AI工具变化很快,今天大家在讨论这个模型,过一阵可能又冒出一个新的。如果学习核心是“我会不会用某个平台”,那每次更新都要重新焦虑一遍。

但如果学的是:怎么分析需求、怎么组织事实、怎么控制口径、怎么判断哪里出了问题、怎么沉淀自己的模板——那么换一个工具,本质上只是换一个入口。

真正值得长期积累的能力是:把想法稳定地交给AI完成,并且能判断它给得对不对、能不能发。

结语

对宣传科来说,AI最现实的价值,是把重复性的起草、改写、起标题、做多平台适配从你手里接过去,让你把时间留给三件机器做不了的事:判断这篇稿子该不该写、这句话该不该说、这条线该不该碰。

守住四条红线,练好六层能力,发布前过完六道关。这三句话,就是这份指南的全部。

先把 AI 搞明白,再开始真正用它。先理解,再表达;先控制,再发挥。

本文作者
许

许冬京

医学融媒体 · 健康科普

●湖南省12320卫生热线融媒体负责人

●中南大学湘雅医院重症医学科新媒体工作室负责人

●「医派」医疗创作者联盟发起人

●中国非公立医疗机构协会医生集团分会委员、湖南省健康管理学会医学健康科普与传播专委会委员

●长期深耕医学融媒体与健康科普,策划制作多学科系列医学科普视频

医学融媒体健康科普医学传播医派 MEDPARTY
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