关于我
从语言解码到产品解码
我是王怡凡，一位致力于让医疗AI产品更有人文温度的产品思考者。英语专业背景让我对语言习惯与认知差异异常敏感， 这成为我在医疗AI产品中解码用户需求的关键优势。我相信：精准与温度同样重要。
起点：语言训练如何培养产品核心能力
英语专业训练覆盖跨文化沟通、文本分析与语言敏感度。迁移到产品即用户洞察、信息架构与内容策略。
转折：发现医疗AI产品的"人文缺口"
医院志愿者经历揭示"患者语言"与"系统语言"的错位。AI若缺少可理解性与情感温度，价值将被削弱。
行动：系统性能力构建路径
教学实践、活动策划与研究经历进行产品化重构：语言敏感度→痛点识别→方案设计→验证→迭代。
愿景：打造有温度的医疗AI产品生态
与关注用户体验的医疗科技团队合作，把"人文温度"注入AI的每个交互细节，让技术真正理解人。
产品思维
实用主义 × 人文关怀
AI产品不是技术炫技，而是解决真问题的翻译器。我的方法论以"人文理解→问题定义→方案翻译→数据验证"为主线，贯穿全流程。
产品哲学
聚焦真实问题与可落地的价值创造。优先保证可理解、可用性，再引入技术复杂度。
解码工具箱
用户需求"解码器"、医疗术语对照表、跨文化沟通清单、可解释性提示模版等方法资产。
学习路径
行业标准与法规→医疗流程→AI基础与评估→HCI与UX→数据伦理与可解释性。
核心挑战
智能诊疗助手需要在"医学准确性"与"患者可理解性"间找到平衡点。如何让AI既能提供专业建议，又不会因术语过载造成患者焦虑？
解决策略
- 分层信息架构：基础解释→详细说明→专业术语，用户可按需深入
- 情感化交互设计：识别患者情绪状态，调整回复语气与信息密度
- 安全边界机制：高风险症状自动转人工，避免误诊风险
- 可解释性增强：每个建议都附带"为什么"的简化解释
验证指标
理解度评分
患者对AI回复的理解程度：目标>85%
情感满意度
交互过程中的情感体验：目标>80%
转人工率
复杂问题的合理转接：控制在15-25%