OpenClaw，醫院的下一個AI爆款？

醫療AI的最終目標，是塑造一個擁有真實醫生知識、邏輯、判斷的Agent。當下沒有AI能夠觸碰這個目標，但以OpenClaw為首的自主智能體似乎摸到了門檻。

在第一波實踐中，已有部分智能體進入醫院系統試水，嘗試用以輔助醫院運營管理，或是為科研產出提速。

然而，自主智能體在無效配置下Token消耗極高，產出物又常常不安套路出牌，AI掌握系統權限后還存在“失控”風險，導致OpenClaw等應用不具備在醫院場景進行大規模部署的能力。

尤其是“安全”這道紅線，已經促使部分醫院發布封殺令，嚴禁在內網進行OpenClaw部署。

即便如此，互聯網廠商與醫療IT企業們并未放棄這一新興技術。目前，騰訊已在其CodeBuddy中針對醫療場景進行了優化，百度即將推出首個醫生版龍蝦“DoctorClaw”，還有眾多初創企業迅速入局，推出了各式針對醫療場景的“智能員工”。

一邊是眾多用戶的口誅筆伐，一邊是頂尖科技公司競相角逐的新賽場。重重迷霧下，醫療場景下的OpenClaw是曇花一現，還是真能找到一條新的道路，為大模型入院提供新的可能？

01

信息科率先用上OpenClaw

OpenClaw之所以能吸引眾多擁簇，是因為它的AI調用理念足夠大膽。

使用豆包、元寶等通用模型時，用戶大多數情況下使用的是咨詢服務，即向云端大模型提出請求后，大模型從自有的知識庫中調取滿足要求的信息進行輸出。如果要進行更為復雜的任務，則需定制化搭建智能體，要求開發者具備開發邏輯并能支付一定規模搭建成本。

相較之下，OpenClaw等自主智能體不同之處在于住進了用戶電腦，拿到了系統級的權限。在正確的配置下，它能夠訪問電腦的文件，自主思考、自行規劃行動，生成子一級的代理，進而像真人一樣有條不紊地完成用戶下達的具體任務。

OpenClaw智能體核心能力（圖片來源：騰訊健康）

從目前來看，這樣的能力尤其適配醫院場景中的信息科。

日常工作中，有限的信息科人員需要面對大量開發者各異的信息化系統，沒有時間也沒有能力對海量信息進行實時分析監控，醫院系統存在的運維真空司空見慣。

相較于真人，自主智能體的優勢在于能夠輕松瀏覽后臺晦澀的計算機指令，因而具備更強的理解能力、反應能力、處理能力，進而補足系統運維的缺陷。

當線上出現緊急Bug，運維人員理論上只需要向自主智能體發送一個指令，調用它后臺的AI編程能力，即可直接進行代碼修復，同時快速完成測試、發版、上線全流程。

經過特定訓練后，AI亦可以用于審核安全日志，找到醫院系統中的高危風險，及時通知運維人員進行修復。

如果自主智能體能夠接入臨床工作流中，它的能力將會進一步放大。

舉個例子，國內的醫護人員在日常工作中存在大量文案工作，譬如在完成患者診療后需要做一些文字方面的總結，是不少醫生出現職業倦怠的主因。

這一場景下，OpenClaw等智能體的價值在于充當智能助理，快速調取信息生成文案，讓醫生的角色由書寫者轉變為審核者。

另一方面，每一家醫院都會有業務流程存在“斷點”，即當醫生借助電腦完成某項工作時，下一個步驟沒有信息系統支撐，需要人工介入處理，再錄入下一個系統。

以電子郵件為例，醫生收到郵件后需要手動對郵件中的信息進行分析，并將其中需要處理的信息、表格手動錄入系統之中。

要彌補這類“斷點”，傳統路徑中醫院需引入一套新的系統，在滿足了醫生需求后，將其與前后系統對接。一般來說，這樣一套流程要付出數十萬的成本，且至少需要三個月的時間才能上線。

如今有了自主智能體的加持，醫生進行需求配置后，AI可以自行處理文檔并提取關鍵信息，幫助醫生進行錄入，補全的是醫療信息系統中“最后一公里”。

此外，OpenClaw不必經歷很重的研發流程，能夠快速、低成本地進行配置，將系統的優化時間縮短到數天。

至于獨立的醫生個體，自主智能體目前的潛力還有待挖掘，主流的測試方向集中于醫學科研、醫學科普等方面。

在科研方面，醫生在為患者看病的同時，還會去判斷患者是否符合臨床試驗的入組標準。

這一場景中，AI可以將復雜的病歷集合在一起，根據臨床試驗的入組標準，快速將符合標準的病歷推薦給醫生，由醫生來作二次決策；亦可找出指標觸發了排除標準的病歷，避免不合適的患者進行入組，進而將臨床試驗的患者篩選能力建立起來。

同時，自主智能體也能像過往的AI科研平臺一樣幫助醫生批量地閱讀病歷，然后提取對應的指標信息，形成結構化的數據，為科研論文的撰寫提速。

相較于傳統AI平臺，OpenClaw能夠聽懂更自由的指令，并能通過Clawhub等應用市場進一步拓展功能。

醫學科普方面的應用則與OpenClaw在流媒體的應用近似。將絕大部分視頻工作交給AI后，醫生做好分享者的工作，便能實現醫學科普內容的產出。

自主智能體可應用場景匯總

上述場景之外，自主智能體還在院內場景中自動生成系統接口、自動編寫工作計劃代碼；在院外場景中的患者畫像分析（如醫美、口腔）、患者病程管理等方向存在廣泛應用潛力。

總的來說，OpenClaw等自主智能體降低了相關工作的操作門檻，并能借助系統權限處理過去AI難以觸及的工作。

這個過程中，它一方面在醫院場景中找到了增量市場，另一方面實現了原有業務的降本提質增效。這些優勢下，OpenClaw已有了比肩過往AI的商業化基礎要素，有望成為首個能在醫院賺到錢的爆款AI。

02

越過安全這道紅線

盡管存在諸多優勢，但OpenClaw的上線時間僅僅2個月，很多技術并不完善。在醫療這樣的嚴肅場景中，這些缺陷將大幅推遲自主智能體的落地，甚至導致它被醫院直接拒之門外。

首先是安全與能力方面的問題。在部署OpenClaw必然涉及為AI做系統的授權，但在授權之后，OpenClaw大部分情況下不會如愿生成用戶期望的程序，反倒會為實現目標結果而隨意刪改系統的文件。

其次授權后的Tokens消耗爆發同樣難以控制，即便是在Token價格大幅下降的今天，用戶一夜燒掉上千元的費用已經屢見不鮮。

上述問題并非沒有解法。生成程序與目標相左，極有可能是在配置時未能讓AI理解需求。至于安全問題，則需要相關企業量身定做AI新時代的解決方案。

騰訊健康首席解決方案架構師周天策認為：“數字員工的訓練與普通員工一樣，都要先明確它的Skills，確定數字員工所覆蓋的業務場景、可執行的操作類型及邊界。

這里需要注意的是，人和人之間溝通它也會有信息偏差，人和AI溝通同樣需要磨合，因此用戶最好跟Agent反復確認需求，或是讓它在執行前提前生成一個大綱，避免出現偏差。

當智能體的技能明確后，其對應的操作范圍、系統權限與授權策略便已天然鎖定，可實現權限與能力的精準匹配。反之，若從資產側或業務側反向推導權限，往往會導致授權鏈路復雜、邊界模糊。”

美創科技高級產品總監薛愷認為：當前自主智能體落地過程中最核心的問題之一，仍然是“授權邊界”的清晰界定。

“企業引入數字員工，實際上就像在組織內部招聘一個助理崗位。它能夠做什么、可以訪問什么、能參與到什么程度的業務決策，本質上都應當圍繞崗位職責進行分階段、規范化授權。

若跳過這一過程，數字員工的能力就會被限制在查詢、查看等基礎動作層面，難以真正進入執行、觸發和輔助決策等業務核心環節，其價值自然也無法真正體現。”

具體而言，用戶要讓OpenClaw執行醫療相關任務時，更適合采用“任務拆解 + 多智能體協同”的方式落地。也就是說，不應讓單一智能體直接承接復雜任務，而應將任務拆分為多個簡單、明確、可校驗的步驟，再由多個智能體分別執行。

這種方式既能將復雜問題轉化為標準化、高頻次的小任務，也有助于降低智能體幻覺風險，避免其在錯誤路徑上持續消耗 Tokens，甚至因誤操作而對系統環境進行破壞性修改。

圍繞安全問題，薛愷認為，未來自主智能體一定會走向專屬安全解決方案建設，而其核心應聚焦三項關鍵能力：身份可信、訪問可控、行為可審計。

他指出，在傳統醫療大模型應用體系中，整體安全架構多采用分布式模式，訪問方式主要依賴 API 調用：由大模型提供智能能力，再借助 MCP 完成后續動作執行。相應的審計體系，也通常由兩部分構成：一部分是在 API 接口層進行日志留痕，另一部分則是在 MCP 執行鏈路中，通過安全邊界前部署流量探針，對執行流量進行采集、關聯和追溯，形成完整的審計閉環。

而OpenClaw在架構上具備顯著差異：其部署實施通常會設置統一的前置入口，該入口一般依托飛書、企業微信等辦公平臺作為交互輸入渠道，所有交互與操作均由業務側發起，與業務場景深度綁定，而非局限于傳統 API 接口調用模式。”

此外，由于OpenClaw具備擬人化操作特征，安全策略還需有效識別并區分操作行為來源，區分哪些是機器智能體執行，哪些是真實人員操作。

目前行業的主流策略“以模制模”或許能夠化解OpenClaw等智能體的安全問題。

通過構建專項判別模型，對數字員工、智能體的觸發行為與操作軌跡進行驗證、分析與推理，相關解決方案或有能力實現自主智能體的身份識別與行為管控，進而保證使用過程中的安全。

當然，對于醫院這類機構而言，無論是否存在禁令，醫生最好都不要冒著風險自行配置OpenClaw。

風口之下，騰訊、阿里、百度都已給出了相應的完整解決方案，通過Claude Code、CodeBuddy、DoctorClaw等AI編程工具進行自動化編程，顯然要更為安全、更為簡便。

03

繞不開的“標準化”難題

自DeepSeek引來的國產大模型風潮開始，以沉穩著稱的醫療行業開始擁抱技術，不甘走在其他行業后面。自主智能體趕上了好時候，或許能夠比過往Agent更快在醫療機構中鋪開。

但由于醫療系統天然的復雜性，即使自主智能體化解了安全方面的問題，即便ClawHub聚集起充足的解決方案，醫療IT解決方案提供商依然會面臨“產品標準化”這一挑戰。

簡單來說，每一家醫院都有它自己的架構、自有的流程。要讓智能體充分應用于醫療系統中，必須充分理解醫院的運營邏輯與運營風格。

在現有的技術能力下，這意味著醫療IT解決方案提供商不得不為每一家醫院制定個性化的Agent方案。參考早期的智慧醫院建設，企業付出了足夠的時間與精力，卻難以收獲預期的回報。

當然，這些限制并不會影響滿足安全要求下的自主智能體在醫院生根。落地與付費是兩碼事，即便有了商業化的基礎，也不一定能實現真正的商業轉化，尤其面對的是醫院這樣一個特殊的支付方。

*封面圖片來源：pixabay

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