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一档有关生命、死亡与爱的播客，讲述生命科学及一切。

  1. 实测医疗AI：京东健康、支付宝、春雨、百川、豆包，有超过DeepSeek的吗？E.111

    1 DAY AGO

    实测医疗AI：京东健康、支付宝、春雨、百川、豆包，有超过DeepSeek的吗？E.111

    2025年初，因为DeepSeek的震撼，医疗大模型及医疗AI应用，重新火热起来。相关公司的股价又迎来一波上涨。 春节期间我用一些医疗问题，问了几个通用大模型产品，包括DeepSeek、豆包、Kimi、文心一言、支小宝。——《实测5款AI看病，为什么说DeepSeek最像医生？》 有读者建议我尝试一下，医疗垂直的模型产品。那我们今天就来试试，京东健康的“康康”、支付宝医疗健康的"AI健康助手”、春雨医生的“春雨慧问”、百川智能的“百小应”这些产品，能否体现出医疗垂直模型或应用的独特优势。 00:24 今年医疗大模型应用的火热，跟2023年的火热，有些类似，但又有很多不同 05:12 为什么测试这些AI产品时，我选择“腹痛”这个症状 07:08 豆包：结果很全面，但是指导性有待提高 09:22 Kimi：结果相对全面，与豆包类似，但中间有矛盾 10:29 文心一言：结果更简洁，中间有错误 11:14 支小宝：回答很简单，能连接到在线问诊等服务 13:36 DeepSeek：“像个人”，非常明确的信息层级和重要性排序 18:42 几个通用型模型的对比，“像个人”才能实现AGI 21:48 京东健康“康康”：highlight了药品，后续能链接到在线问诊 26:45 支付宝“AI健康管家”：深度回答有提问环节，但是还需优化 28:56 春雨医生“春雨慧问”：体验亟待优化，不像生成式AI产品 32:50 百川智能“百小应”：回答全面，但看不出来与通用型大模型的差别 36:38 各个平台都在喊接入DeepSeek，希望早日让用户用到 听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    39 min
  2. 关于仿制药的争议，一期全讲清楚 E.110

    4 DAYS AGO

    关于仿制药的争议，一期全讲清楚 E.110

    近段时间关于仿制药的争议不断，“三分钱的阿司匹林我不吃、很多进口药退出中国市场了、血压不降麻药不麻泻药不泻、高中化学老师阿司匹林实验做不成了、药监局官网一致性评价数据错误”等等标题或者信息，相信你一定看到过。 万物生长FM应该是关注仿制药话题最早的播客之一，去年9月，我们就基于《仿制药的真相》这本书，聊过一期仿制药的话题，E.82 从进口药在医院“消失”，聊聊仿制药的真相。虽然后续持续在不同的节目里也会提到，但总体而言，对于听友来说，还是有点零散，一直也有人在评论区和群里问相关的问题。 这一期呢，我们希望做一期全面的节目，希望能让大家对仿制药、原研药、集采、一致性评价等等这些常看到的概念，有一个全面的了解，对于近期的诸多争议我们也会一一涉及，更希望大家听完对自己的看病买药有一些具体的参考框架。 内容时间轴： 2:07 虽然希望全面，但不代表没有态度，关于仿制药的诸多争议，我们的五个表态 5:01 仿制药到底是什么药？ 5:53 为什么不赞成有的媒体说“原研药的概念是时候退出中国了” 7:01 仿制药仿制的是原研里的小分子药物——为什么这一点很重要 9:35 哪些是小分子药物，哪些是大分子药物，最简单的区分方式 11:44 中国仿制药行业的发展历程及关键转折点 15:04 中国仿制药行业和监管那些黑历史 17:55 曾经的黑历史留下了很多烂摊子，所以想重新赢得医生和老百姓的信任行业需要更多的努力 19:40 仿制药行业的关键转折点——药品一致性评价，什么是药品一致性评价，它的核心指标有哪些？ 22:17 生物等效性实验是什么意思，为什么在美国过了生物等效性实验的仿制药可以和原研药互换使用 27:33 为什么网上经常能看到有人说仿制药没有效果 31:11 仿制药并不是近两年才开始使用，为什么这两年才开始有这么大的争议？ 32:00 集采的基本逻辑，从数据看集采的全貌，以及为什么媒体用原研药退出中国这样的标题不符合逻辑 33:13 集采降低了药价，为啥公众并不欢迎？ 34:19 仿制药与原研药的价格差异及背后的原因 34:20 聊仿制药为什么便宜，首先要聊聊原研药为什么贵？ 34:56 除了消耗十年、10亿美金的研发成本外，原研药还有巨大的患者教育、市场推广的成本，这中间也滋生出了“以药养医”的腐败空间 37:55 仿制药比原研药便宜可以理解，但集采动辄降价八成、九成，那些仿制药企能覆盖成本吗？会不会劣币驱逐良币？ 42:27 极端低价对于行业、市场、老百姓都有弊端 44:48 集采仿制药让药企利润压缩，行业里就没有资金研发创新药了，这个说法有逻辑误区 47:21 “一致性评价”会不会变成“一次性评价”，我们国家是怎么监管的？ 50:10 麻药不麻、泻药不泻，这件事的全貌是如何？ 54:24 医保局回应麻药不麻泻药不泻事件，说得没有问题，但还有很多值得改进的地方 56:28 网上有阴谋论说为“麻药不麻”发声的专家可能利益相关，为什么我不认可这样的说法 58:16 高中化学老师阿司匹林实验做不成了，这件事的全貌如何？ 1:00:48 为什么说这个化学实验并不能证明仿制药阿司匹林有问题 1:02:02 有医生反映药监局官方的某几款药品的一致性评价数据雷同，这件事的全貌如何？ 1:06:05 为什么说“国内买不到原研药”不是事实，以及如果你想买原研药，有什么渠道、有什么技巧？ 1:09:34 透明、公开、知情权、监督权非常重要！ 本期节目参考了众多媒体的相关报道，包括：一个生物狗的科普小园（Y博现在也开播客了，名字是“说医解药”，对医药行业感兴趣的推荐关注）、深蓝观、澎湃新闻、人民日报健康客户端、E药经理人、经济观察报等。 #song list Cello Suite No. 1 in G Major, BWV 1007:I. Prélude - Janos Starker Love From Me-Johnson Rodgie Study With Me - Snuggles Mark Masri - Santa Lucia听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    1h 12m
  3. 关于AI医疗，聊聊王小川和他看到的未来 E.109

    FEB 14

    关于AI医疗，聊聊王小川和他看到的未来 E.109

    最近一段时间，王小川密集“出台”，来讲他的百川智能以及他的一个核心观点——AI的尽头是生命科学。 这一期我们来聊聊，王小川和他说的AI医疗，以及他看到了什么样的未来。 内容时间轴： 0:06 AI的尽头是生命科学? 2:05 “造医生” 4:50 在“造医生”这个事儿上，王小川有优势吗？ 8:30 王小川谈医疗AI与AGI的关系 13:13 做好应用，并非易事 15:53 从DeepSeek可以学到什么？ 提到的播客和文章： 《互联网医疗简史》 《实测5款AI看病，为什么说DeepSeek最像医生？》祝大家周末愉快，节日快乐！ 听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    19 min
  4. 可能90%的人不会看病——就医全流程指南 E.108

    FEB 10

    可能90%的人不会看病——就医全流程指南 E.108

    有一份调查报告显示，有92.5%的人出现身体不适，不愿意去医院治疗。这样的意愿背后，除了“看病难、看病烦”这样的宏观因素外，更重要的是看病这个过程极其繁琐，可以说是个“技术活”。 看病之前，选择去什么医院看，需要挂什么科，选择什么级别的医生合适，可能很多人都回答不好这个问题，身边也没有趁手的工具。 到了医院，在还不了解对应医院的挂号流程、科室分布等情况时，仅仅花费在咨询，寻找，挂号、等待等这些在和医生面对面之前的流程上的精力，就已让人疲惫不堪。 在历经“千辛万苦”和“焦灼等待”后，面对医生时，很多人可能无法准确描述自己的病情，也无法在相对较短的时间内理解医生阐述的各种专业术语，有些人问诊前查了一堆资料，医生也不能说服他，看了等于没看。 在病看完了之后，医保报销，补充医疗保险，商业保险的报销又是新的问题。尤其是商业保险，大多人也是一头雾水。提前学习“怎么看病”可能是我们需要习得的一项重要技能。那这一期呢，我们从诊前、诊中、诊后，看病的全流程，来分享一下“就医全流程指南”。 感谢成立了10余年的「小雨伞保险经纪」对本期节目的赞助支持。小雨伞以“严选+定制”的方式为用户提供优质的保险产品，是你的私人定制保险顾问。 这一期，我们想做一个“看病就医扫盲指南”，小雨伞平台提供的保险咨询服务，相当于是一个“保险定制扫盲指南”，所以，不会看病，就来听万物生长FM这一期，不会选择和使用保险，就选“小雨伞保险咨询服务。” ❗❗❗文末有独家福利记得领取！ 内容时间轴： 1:18 为什么说可能90%的人不会看病？ 4:52 诊前：在健康的时候，有哪些是需要我们了解的？ 6:00 了解自己家和公司/学校周边的医疗资源：药店、社区医院、专科医院、三甲综合医院 9:01 了解自己所在地的医保政策，报销比例、使用方式 12:41 补充医疗险、惠民保、百万医疗险、意外险等商业保险的选择与理赔方式 19:44 常见病/慢性病、重病/大病、急病的医疗机构选择有什么技巧？ 23:22 遇到身体问题，不知道挂什么科，什么医生，提供两种思路 27:27 如何合理规划医疗资源提高看病的效率 28:44 诊中：到了医院之后就诊流程及看病技巧详解 30:00 如果想挂某个专家号，但抢不到，有什么技巧？ 32:37 涉及异地医保结算、商保报销，有哪些材料需要准备 34:33 提前梳理患者的疾病情况对看病至关重要，甚至可以做一个word文档或excle表格 38:22 到了医院，取号、报到、跟工作人员咨询有什么需要注意的？ 42:33 转诊、复诊、住院这三种情况有哪些需要注意的？ 44:26 再说几句关于原研药和仿制药 48:53 看了医生之后，医生开了检查单，复诊还用挂号吗？ 51:29 如果疾病需要住院的话，有哪些需要注意的要点？ 53:01 小心医托骗局 55:15 诊后：诊后管理、术后康复以及保险理赔有哪些需要注意的？ ❗❗❗小雨伞为万物生长FM的听友们准备了「独家福利」： 原价68元，限时1分钱，即可享受1对1专业保险咨询服务 咨询链接戳这里👉【www.xiaoyusan.com】 万物生长FM听友可以免费获得一份保额10000元的【1年期女性防癌险】，0-40岁可领，可以给身边的女性领取哦，关注公众号【小雨伞】，回复关键词“万物生长”，就可以参与兑奖。 #song list Cello Suite No. 1 in G Major, BWV 1007:I. Prélude - Janos Starker Love From Me-Johnson Rodgie Study With Me - Snuggles Mark Masri - Santa Lucia听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    1h 2m
  5. 日本这轮流感疫情，有没有什么特殊性？ E.107

    FEB 6

    日本这轮流感疫情，有没有什么特殊性？ E.107

    春节假期末尾，大家应该都被大S去世的消息刷屏，这件事的热度能有这么高，除了大S是一代人的青春记忆之外，还因为她是因流感去世的，很多人惊讶的地方在于，一个经济条件那么好的明星，在医疗条件那么好的日本，竟然会因为流感这个我们如此常见的疾病，而被夺去性命。 所以这一期我们来聊聊这个我们再常见不过的疾病，和它背后的流感病毒家族。也试图回答一些大家关心的热点问题： 日本这轮流感疫情，和国内，以及其他地区相比有没有其特殊性？ 流感和普通感冒，以及正在全世界流行的禽流感、季节性流感，有什么不同？ 流感病毒有什么特殊结构，造就了它长时间、全世界各地流行？ 应对流感有什么好方法？ 常见的抗流感药物它的原理是什么，特别是奥司他韦和玛巴洛沙韦，这两个被打上神药标签的两个药的原理和适用场景有什么不同？内容时间轴： 2:44 日本这轮流感与国内比，有什么特殊性？ 6:55 流感、普通感冒，季节性流感、禽流感等有什么不同？ 11:18 流感病毒的结构、变异及药物研发 18:14 流感病毒的亚型对药物研发的影响 24:08 流感疫苗接种的重要性和建议 27:26 甲流H1N1病毒的演变过程 34:21 流感药物奥司他韦与玛巴洛沙韦的原理与适应人群 #song list Cello Suite No. 1 in G Major, BWV 1007:I. Prélude - Janos Starker Love From Me-Johnson Rodgie Study With Me - Snuggles Mark Masri - Santa Lucia听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    44 min
  6. 长假结束，如何避免“节后综合征”？E.106

    FEB 3

    长假结束，如何避免“节后综合征”？E.106

    春节长假即将结束，明天就是大部分人蛇年开工的第一天啦。 不少人在长假结束之后，会有失眠、焦虑等心理问题，还有一些人会有头痛、胃痛等生理问题，还有一些人吃啥东西都没味儿。这些都是典型的「节后综合征」的表现。毕竟，经过漫长的晚睡晚起、吃香喝辣的假期，无论身体还是心理，都还需要适应适应。 作为蛇年的第一期，我们来聊聊节后综合征的常见症状、形成的原因，以及最重要的，我们有什么措施能应对这些节后综合征。也希望大家能在评论区分享一些你的经验。 内容时间轴： 2:58 春节假期后如何有效调整生物钟和改善睡眠？ 8:42 春节假期后后如何调整饮食习惯改善睡眠？ 13:06 上班太困，咖啡续命，一天中究竟什么时候喝咖啡最好？ 15:40 春节后肠胃功能紊乱，如何循序渐进恢复正常？ 22:37 除了改变饮食时间，还要注意吃什么：什么叫清淡，有什么方便的做法，益生菌有用不？ 26:58 长假后返工，如何应该心理上的焦虑与压力？ 32:08 长假后还可能有情绪低落和抑郁状态，该如何应对？ 34:55 阅读是缓解焦虑与提升睡眠质量行之有效的途径 36:01 推荐几本最近在读的医疗健康领域有信息增量的书 38:20《也不知道谁更疯》:作者既是精神科医生又是单口喜剧演员，边科普精神科疾病、边吐槽医疗系统 41:45《药物的毒营养来解》:非常实用的健康工具书！ 43:44《抗炎》:全面理解炎症与健康的炎症百科全书 45:37 《每个人的战争》:癌症可能是我们这代人需要面对的最大的敌人 （欢迎在评论区留言，聊聊你面对「节后综合征」有哪些特别的应对方式，也欢迎你分享一些最近读的有收获的书，我们会在评论区选出几位听友，送出节目中提到的图书一本） #song list Cello Suite No. 1 in G Major, BWV 1007:I. Prélude - Janos Starker Love From Me-Johnson Rodgie Study With Me - Snuggles Mark Masri - Santa Lucia听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    52 min
  7. 互联网医疗老兵投身线下医疗，为何选择了青少年心理健康赛道? E.105

    JAN 20

    互联网医疗老兵投身线下医疗，为何选择了青少年心理健康赛道? E.105

    这一期我来到了一家装修非常治愈的心理医学中心录音。我与一名投身线下医疗的互联网医疗的老兵聊了聊他的全新事业——青少年心理健康机构。我希望与他聊聊从互联网医疗转型做线下医疗，特别是所在的心理健康行业的一些感受和思考，以及他投身青少年心理健康领域，是因为看到了什么样的现状和未来？ 本期嘉宾： 肖建波：合嘉健康创始人，10年互联网医疗经验，曾担任京东健康、春雨医生等公司高管。 （图左肖建波） 内容时间轴： 1:27 筹备一家线下医疗机构，需要经历哪些历程和考量？ 4:56 打造疗愈空间：设计师对于精神心理疾病的思考 7:49 从互联网医疗公司高管到线下医疗机构创始人转变有哪些？ 12:48 “提到家庭关系，我们经常想到的是夫妻之间的，很少想到父母与孩子之间。” 16:15 无论从国家的数据还是从身边人的体感，青少年心理健康问题越来越突出 18:20 仅仅北京市的一个区，休学在家的孩子就有几千名。 20:50 “看到青少年自杀的案例，很想骂人，但不知道去责怪谁” 23:07 “即使在头部的公立医院，精神科的诊断也很难做到规范” 26:10 因为病耻感，一个精神疾病的孩子会经历心理咨询机构、综合医院、精神专科医院这个过程，往往错过了最佳的干预时机 30:54 环境、理念、设备都能帮助社会办医机构吸引顶尖专家合作 34:16 对于孩子的精神疾病，家长和孩子都需要做相应的咨询和治疗 38:03 青少年心理健康领域未来5到10年，需求还会爬坡，优质的供给仍然稀缺 42:28 在精神疾病领域，非药物干预的技术进步非常迅速 44:47 经颅磁、生物反馈疗法大概是一种什么样的治疗过程？ 50:28 投身青少年心理健康领域，算不算找到了人生北极星？ 听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    55 min
  8. 当医生拥有数字分身，AI如何帮助医生和患者 E.104

    JAN 13

    当医生拥有数字分身，AI如何帮助医生和患者 E.104

    自从大模型浪潮以来，AI成为医疗行业创新发展绕不开的话题。万物生长FM特别愿意找到行业的入局者和探索者们来聊聊他们的在这场浪潮中摸过的石头。 1月11日，蚂蚁集团收购好大夫在线尘埃落定。双方在收购完成后首度携手亮相，并表示将共同推进医疗服务的AI化，以AI提升医生工作效率，同时发布了助力医生科普和病历管理的“AI助理”。在医疗AI的探索上，蚂蚁集团动作频频。此前，2024年9月，支付宝发布了“AI健康管家”，还宣布开放医疗智能体协作生态。 我们一直好奇医疗AI如何落地应用才能真正发挥其价值，如果有了合适的应用后，AI又将如何赋能和改变医疗行业，所以本期播客我邀请到两位嘉宾，并向他们请教了一些关于医疗AI的问题，特别是互联网医疗时代向AI医疗时代迈进的路上，AI应用如何落地、AI在怎样改变医疗服务行业。 本期嘉宾： 甄帅 支付宝医疗AI业务拓展负责人 Jonathan 医疗行业战略咨询专家 内容时间轴： 2:56 AI本质上可以改变一部分医疗服务的生产力，从而改变生产关系 5:42 数字医院、“多agent+人”的混合服务模式为真正的线上线下一体化医疗服务带来可能 6:50 与互联网医疗相比，市场和用户对于AI医疗认可度和宽容度都更高，为应用推广扫清了很多障碍 10:15 AI在医生助手、医疗影像、临床辅助决策支持等领域已有成熟应用，但在医疗服务领域中外都在积极探索。 13:52 在预防、诊疗、康复等就医和非就医场景的服务中，AI可能是最好的润滑剂 16:41 医疗AI行业中的两条路线选择如何选：医生+copilot（类似智能驾驶L2、L3）VS独立AI医生（类似智能驾驶L5） 17:17 “一名真人医生+一名AI医生＞三名医生” 21:12 生下来就用智能手机的年轻人可能更容易接受AI医疗 24:43 在AI医疗的探索上小公司可能更激进，但大公司要尽到教育市场的责任，所以产品设计会更“稳妥” 29:36 医保助手、家庭医生、就医陪诊、中医体质辨识、预问诊机器人……分场景的智能体可能更合适培养用户的使用习惯 31:53 “在大模型的训练方面，后入局者因为没有大量的业务数据，可能也有优势” 35:55 用户在人工智能时代的“AI素养”可能比互联网时代的“信息化素养”更容易培养 39:44 对于一个新形态的产品，第一批骂的用户，可能会在习惯之后给与好评 45:21 医生智能体一定程度上形成了小团队内部的分级诊疗 48:36 基于用户对AI的认知，用户知道医生智能体不是真人医生之后，反而可能会更接受AI医疗 49:30 面向未来，在医疗服务场景里，医疗智能体的最小形态是医院智能体、专科智能体，还是医生智能体？ 56:50 智能体为建立长期、持续、健康的医患连接提供可能 1:01:06 “还没有到为医疗智能体寻找付费方的阶段” 1:02:46 医疗行业人工智能应用场景的参考指引给了正在探索的行业参与者们一个“名分” 1:07:03 医疗体系是一个非常艰难才能维持住的体系，很难有某个技术出现就能颠覆这个体系 1:12:02 在医疗资源合理匹配上，AI作为一个底座能发挥巨大价值 1:13:15医疗AI的真正盈利点可能不在医疗本身 1:14:31 AI医疗的安全和责任问题，从各方角度，如何看待？ 1:20:03 AI医疗可能激发建立从需求侧出发的就医评价体系 1:29:00 面向未来，悲观者永远正确，乐观者永远前行 听友群加VX：hooley777 商务合作：allthingsgrowing@qq.com

    1h 31m
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