在后续教学查房中，“小立医生”又化身“AI导师”参与全过程。

内分泌科医生茅雅倩向在场的住培医生提问：“对于这例意外发现的肾上腺腺瘤，下一步诊疗方案该如何制定？”

一名住培医师略显迟疑之际，“小立医生”立刻同步调出权威诊疗规范与经典文献摘要，为现场讨论提供了即时、精准的知识支撑。一旁旁听的福州大学医学院一年级临床学生也频频点头，收获满满。

“传统教学查房，很大程度上依赖于主查医师的个人经验和临场发挥。年轻医生往往被动接收大量信息，却缺乏主动探究和系统性思维训练，而人机协同让教学过程发生了根本性变化。”参加本次教学查房的教师温俊平、叶烈夫，以及内分泌科副主任林纬、泌尿外科副主任吴进锋等都深有感触。

更深层的变革在于对临床思维过程的显性化引导。机器人内置的大语言模型算法，能随着讨论推进，进行链式思维推导。例如，针对“是否手术”这一核心问题，系统引导住院医师逐步考量肿瘤大小、影像学CT值、内分泌功能等多个分支，并将每位学员的初步判断与最终MDT结论进行可视化对比，清晰揭示临床决策的逻辑链条与权衡要点。