构建AI病历标签和AI错题本机制

What（是什么）

“构建业务专家AI病历标签和AI错题本机制”是AI产品实现可持续进化的核心反馈循环，也是持续运营阶段的关键实践。这个机制将AI的每一次失败，都转化为一次宝贵的学习机会。它包含两个核心组件：

1. AI病历标签体系 (AI Medical Record Labeling System)：一套由业务专家定义的、用于对AI错误进行“病因诊断”的结构化分类标签体系。它不是简单地评价“对”或“错”，而是系统性地回答“AI错在哪里，为什么会错”的问题。例如，幻灯片中的实践案例就将理赔误判分为信息提取、证据分析、责任判定、赔付计算四类失败。
2. AI错题本 (AI Mistake Book)：一个持续收集并记录AI错误的数据库。每一条记录都包含原始输入、AI的错误输出、专家的正确答案，以及一个或多个来自“病历标签体系”的诊断标签。这个错题本是后续进行问题分析、回归测试和模型优化的黄金数据集。

示例图片：

When（什么时候做）

• 在产品进入持续运营阶段后立即启动：这是建立产品“免疫系统”和“学习能力”的基础设施。
• 在每次迭代优化的规划之前：通过分析错题本，可以数据化地决定下一个迭代周期最应该解决什么问题。
• 当需要为模型微调或提示词优化准备高质量数据集时。

How（怎么做）

第一步：设计AI病历标签体系

1. 组织专家工作坊：由 负责角色 业务 PO/产品经理 主导，邀请核心的 协助角色 业务骨干成员 (SME)参与。
2. 错误类型归纳：基于产品已知的或预期的失败模式，共同进行头脑风暴，设计出一套能够覆盖大部分错误类型的、结构清晰的标签分类体系。可以参考“AI病历标签模板” 进行设计。
3. 评审与定稿：与 AI团队成员/DS 共同评审该体系，确保其既能反映业务逻辑，又对技术优化有指导意义，最终产出“AI病历标签体系”。

第二步：设计并开发反馈工具

1. 最小化专家负担：由 AI应用架构师/TL 设计一个对业务专家尽可能友好的反馈界面。例如，在AI的每一个输出旁边，都有一个“反馈”按钮，点击后可以方便地选择错误标签、并输入正确答案。
2. 工具开发：开发团队将反馈功能集成到AI产品的前端界面和后端流程中。

第三步：建立AI错题本数据库

1. 数据建模：设计用于存储“AI错题本” 的数据表结构，应包含场景、输入、AI输出、专家订正、病历标签、反馈人、时间戳等字段。
2. 数据入库：将用户通过前端反馈的数据，自动存入错题本数据库。

第四步：制度化运营与分析

1. 建立复盘机制：产品经理需要建立定期的错题本复盘会议（如每周一次），带领团队分析近期收集到的高频错误类型。
2. 驱动迭代：基于分析结果，生成具体的优化任务，例如“针对‘证据关联错误’，优化RAG的检索逻辑”或“针对‘计算逻辑错误’，优化提示词中的计算指令”。

实践Tips

✅ 最佳实践

• 让反馈变得简单：反馈流程每增加一个步骤，都会流失一部分愿意提供反馈的专家。要将反馈操作简化到极致。
• 正向激励：建立机制，对提供高质量反馈的业务专家给予认可和奖励，让他们成为产品共创的一部分。
• 标签体系可演进：病历标签体系不是一成不变的，随着对问题理解的深入，可以对其进行迭代和完善。
• 闭环是关键：一定要让提供反馈的专家看到他们的问题被采纳、产品因此得到改进。一个有去有回的闭环是维持专家参与热情的关键。

⚠️ 常见陷阱

• 标签体系过于复杂或模糊：专家不知道该如何选择标签，或者不同专家的理解不一致，导致数据质量低下。
• 反馈工具体验差：反馈入口深、操作繁琐，导致专家不愿意使用。
• “只收不改”：建立了错题本，但从未对其进行系统性分析，也没有基于分析结果去驱动产品迭代，让错题本变成了“垃圾箱”。
• 缺乏专家培训：没有对业务专家进行充分的沟通和培训，他们对“为什么要反馈”、“如何反馈”理解不到位。

📋 输出物清单

• AI 病历标签体系
• AI 错题本
• 集成在产品中的专家反馈功能

相关工具

[待完善]

• AI病历标签设计工作坊模板
• AI错题本分析与复盘会议模板

案例参考

成功案例：AI理赔定损助手

背景：AI在评估车辆损伤照片时，经常会出错。 机制建立：

• 病历标签：定损专家团队定义了“损伤类型判断错误”、“损伤程度评估偏差”、“关联零件识别遗漏”等几大类错误标签。
• 错题本：理赔员在审核AI定损结果时，如果发现错误，可以一键点击“反馈”，选择错误标签，并圈出错误区域、输入正确的定损意见。 结果：通过对错题本的持续分析，算法团队发现AI对“反光”和“污渍”场景下的“划痕”识别效果很差。他们利用错题本中积累的这部分高质量数据，对模型进行了针对性的微调，最终将该场景的误判率降低了60%。

经验教训：智能投研报告生成器

问题：产品上线后，团队建立了一个反馈邮箱，让分析师把AI报告的问题发到邮箱里。 结果：收到的邮件内容五花八门，格式不一，很多反馈过于主观（如“感觉不太好”），难以进行量化分析和问题归因。反馈机制运行几周后，因为没有得到及时响应，分析师们也渐渐失去了反馈的热情。 启示：一个非结构化的反馈渠道是低效的。必须通过“病历标签”和“错题本”这样的结构化机制，才能将零散的专家经验，转化为可供机器利用和学习的高质量数据。