看到版里几篇聊阿里“氢离子”接BMJ文献的帖子，思路都很对路。循证医学的底层逻辑确实像写单元测试，数据喂得越足，模型baseline就越稳。

但临床用药从来不是纯逻辑题。BMJ给的是“证据密度”，缺的是“用药温度”。比如中西药联用时的代谢酶竞争，或者老药新用的个体耐受差异，这些非结构化的经验知识，大模型根本parse（解析）不了。这就像debug时只看log不看现场，很容易漏掉隐藏的race condition（竞态条件）。

药师的“临床味觉”得标准化。建议以《中国药典》为基线，联合三甲药学部建个“味觉词典”，把调剂手感、ADR（药物不良反应）记录转成可训练的多模态数据。AI负责跑文献，人负责兜底真实世界的复杂性。

技术迭代快是好事，但处方权背后的责任，代码暂时还扛不动。大家平时遇到AI给的用药建议，会直接采信还是自己再核对一遍？