夜雨聆风
最近做了一个小工具。门诊看诊，经常会遇到患者从外院带来的检验检查报告，需要医生誊写到电子病历里面。
这次的小工具，把拍照上传，OCR 文字识别，AI 结构化数据整合到一起，检验项目、影像所见、报告时间等，一项一项排开，医生有时间看一眼、改一改，然后引入病历，节约医生时间。
整个应用开发，没有手写一行代码。
设计和编码，被同一根线穿起
很多年前在公众号上转述过一种想法：Design to Code，从设计草图直接跃迁到代码实现，中间不再有美工与码农的人工反复。但是能做到的非常少，需要打破分工。
但这次能完成，得益于AI技术发展融合理念创新：
AI设计工具，直接把草图变成可以点击的界面设计方案。然后把设计方案，直接交给另一个AI写代码工具，立即复刻成可运行的程序。
图 1：手绘草图
图 2：AI 生成的设计稿
这中间要做的，已经不是写代码了，而是判断原型是不是想要的样子，代码是不是真的跑通，识别错的时候去看一眼模型在想什么。
设计和编码，第一次像被同一根线穿了起来。从想法到能跑的版本，不用作图工具，也不用手写一行代码。
造软件的人，就是用软件的人
10多年前听过资深产品人的一句话：
一切以用户价值为依归。
软件行业很长一段时间里，这句话不容易做到。造软件的人和用软件的人，被分工天然拉开了——产品经理写需求，设计师画原型，前端做界面，后端写接口，到了最末端的用户那里，已经是层层翻译过的版本。
有没有可能，造软件的人，就是用软件的人。普通人也能开发软件，和软件天然贴合用户价值——这两件事，可能本就是一回事。
这件事在小工具上正在发生，在医院核心系统那一层，分工和治理如何做也是一个新命题。
需要走通，除了业务流程的深度理解，有两样东西不能省：一是IT基础原则，数据、系统架构——这些不会让我们替代 AI，但能让我们看得懂 AI 给出的东西，问得出更准确的问题。二是交互设计——功能放在哪里、什么时候出现、留给用户多少决定权。在产生界面的成本被压到很低之后，如何选择反而成了真正稀缺的判断。
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2023 年 4 月，发表了第一篇关于 AI 的公众号文章，讲怎么用 AI 帮医院信息科搬砖。短短的 3 年，变化非常快，想到一句老古话：
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行