編者按

2025年9月是首個(gè)全國科普月，也是全民健康生活方式宣傳月。醫學(xué)科普是以科學(xué)準確、貼近生活、易于理解的方式，向公眾傳播健康知識與技能，從而提升公眾健康素養與自我健康管理能力的規范性傳播活動(dòng)。日前，中央網(wǎng)信辦、國家衛生健康委等四部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于規范“自媒體”醫療科普行為的通知》，推動(dòng)醫學(xué)科普內容回歸科學(xué)、規范與專(zhuān)業(yè)。在數智化背景下，醫學(xué)科普短視頻迅速發(fā)展，以其直觀(guān)、便捷和易傳播的特點(diǎn)，成為公眾獲取健康信息的重要渠道。鑒此，光明日報記者聯(lián)合復旦大學(xué)新聞學(xué)院傳播與數據科學(xué)實(shí)驗室課題組，依托語(yǔ)音與視覺(jué)分析、典型案例挖掘等方法，對14706個(gè)醫生賬號及超過(guò)15萬(wàn)條視頻進(jìn)行了系統分析，深入探討了我國醫生群體參與網(wǎng)絡(luò )科普的現狀與挑戰，并就優(yōu)化內容生態(tài)提出了對策建議。

“減肥到底需不需要吃碳水？”“如何自測有無(wú)脊柱側彎？”“體檢項目怎么選擇？體檢報告又該怎么看？”“阿爾茨海默病會(huì )遺傳嗎？”……如今，越來(lái)越多的人通過(guò)短視頻獲取健康知識。這場(chǎng)由技術(shù)推動(dòng)的傳播變革中，醫生群體正從診室走向鏡頭前。當專(zhuān)業(yè)醫學(xué)知識遇上短視頻，如何讓科普既有“流量”又有“質(zhì)量”，既“普適”又“專(zhuān)業(yè)”，成為亟待破解的命題。

數智時(shí)代，科普浪潮中的角色轉變

從醫療權威到醫學(xué)科普博主

2025年9月，正值北方夏秋季花粉高峰期。天津市南開(kāi)醫院心內科醫生李鶴來(lái)到天津氣象局，與氣象工作人員攜手錄制了一段關(guān)于“秋天為什么容易過(guò)敏”的短視頻，解密秋天里花粉的“隱形”來(lái)源。據悉，這是他今年以來(lái)的第108條科普短視頻，他的作品在短視頻平臺累計獲贊量已突破1.6億次。

像李鶴一樣，越來(lái)越多的醫生走上網(wǎng)絡(luò )平臺，他們將專(zhuān)業(yè)醫學(xué)知識轉化為通俗易懂的“視覺(jué)語(yǔ)言”，借助短視頻向公眾傳遞實(shí)用的健康指南。

隨著(zhù)數智化平臺的普及與應用，我國網(wǎng)絡(luò )醫學(xué)科普事業(yè)呈現蓬勃發(fā)展態(tài)勢。這一趨勢不僅拓寬了大眾獲取健康信息的渠道，也推動(dòng)醫生的社會(huì )角色向“公眾健康傳播者”延伸。

調研顯示，不少醫生通過(guò)運營(yíng)短視頻科普賬號，顯著(zhù)提升了健康知識傳播的影響力與覆蓋面，相關(guān)賬號的數量和粉絲規模均呈快速上升趨勢?；诩s1.5萬(wàn)個(gè)醫生賬號的分析顯示，22.4%的賬號粉絲數量超過(guò)10萬(wàn)，3.9%的賬號粉絲量達到百萬(wàn)級別。從科室分布看，外科醫生以31.4%的占比成為絕對主力，而公共衛生與護理等領(lǐng)域的賬號相對較少。此外，從人群結構來(lái)看，擔任科室主任的占比最高，達78.9%，職稱(chēng)為教授的占比為66.2%，臨床職稱(chēng)為主任醫師的占比為41.0%。

“醫生比一些不明身份的人說(shuō)出來(lái)的健康知識更讓我覺(jué)得靠譜?！辈簧儆^(guān)眾在醫學(xué)科普視頻評論區如此感慨。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，專(zhuān)業(yè)化的視覺(jué)形象是醫生建立受眾信任的第一張名片。多數醫生賬號選擇身穿白大褂的真人照片作為頭像，視頻中通常由醫生本人出鏡講解，并配合CT影像、病理模型或聽(tīng)診器等道具，強化專(zhuān)業(yè)屬性，為科普短視頻的傳播效果奠定了堅實(shí)基礎。即使不出鏡，視頻封面也主要分為四類(lèi)：內部器官圖、外部器官圖、淡色海報圖、黑色背景圖，這種“看得見(jiàn)的專(zhuān)業(yè)”，直觀(guān)地塑造了受眾的信任感。

從診療專(zhuān)家到健康“翻譯官”

11歲的李思禮（化名）最喜歡的醫生短視頻賬號是“水果醫生”，視頻中給火龍果“切闌尾”、為芒果做“疝氣手術(shù)”、幫百香果完成“剖宮產(chǎn)”……這些生動(dòng)的畫(huà)面讓她覺(jué)得醫學(xué)不是枯燥的文字，而是鮮活的實(shí)踐和體驗，打開(kāi)了她對醫學(xué)知識興趣的大門(mén)。

面對千萬(wàn)級線(xiàn)上觀(guān)眾，醫生群體在平臺上的職責不再僅限于具體病例，而是要將專(zhuān)業(yè)醫學(xué)知識和晦澀的術(shù)語(yǔ)轉化為大眾聽(tīng)得懂的語(yǔ)言。

認證為江蘇省腫瘤醫院普外科醫生的“醫叔老魏”在一條視頻中，沒(méi)有直接講解肥胖的成因，而是盤(pán)點(diǎn)了常見(jiàn)的糖油混合物：炒面、奶茶、炸雞、冰激凌……這條看似簡(jiǎn)單的內容，收獲了150多萬(wàn)點(diǎn)贊，20多萬(wàn)條評論。

調研發(fā)現，醫生群體也在不斷探索鏡頭語(yǔ)言與流量密碼，努力讓健康知識“活”起來(lái)，實(shí)現“專(zhuān)業(yè)性”與“親和力”雙軌并進(jìn)。

心內科醫生使用3D動(dòng)畫(huà)展示血管堵塞過(guò)程，讓抽象過(guò)程變得直觀(guān)易懂；急診科醫生用柚子皮模擬人體皮膚，演示正確縫合手法；年輕醫生分享值班日常，在展現真實(shí)工作狀態(tài)的同時(shí)自然融入健康知識……在傳播形式上，醫生們積極創(chuàng )新，從單向的“說(shuō)教”，轉變?yōu)檫\用視聽(tīng)語(yǔ)言，通過(guò)醫患對話(huà)、動(dòng)作示范、卡通形象等多種方式進(jìn)行科普。在傳播風(fēng)格上，醫學(xué)科普除了追求嚴肅科學(xué)，也常融入趣味化與情感化元素，與平臺算法推薦形成良性互動(dòng)。在傳播內容上，科普重點(diǎn)從“治已病”更多轉向“治未病”“控風(fēng)險”，不僅回答“是什么”，更引導受眾“怎么辦”，在傳遞醫學(xué)知識的同時(shí)，注重啟發(fā)公眾進(jìn)行自主健康決策，倡導科學(xué)的生活方式。

調研組通過(guò)對高流量視頻的傳播策略分析發(fā)現，受歡迎的醫學(xué)科普視頻往往遵循“認知引導+情感共鳴”的模式。在認知引導型表達中，醫生條理清晰、講解生動(dòng)，展示出“知識解說(shuō)者”與“誤區矯正者”的角色。例如，針對虛假信息進(jìn)行辟謠時(shí)采用“不是……而是……”的對比結構；或通過(guò)情景反問(wèn)“您選對了嗎”以及直接指出“你認知錯了”等方式，以知識刷新打破固有觀(guān)念，啟發(fā)思考，傳遞新知。

從“會(huì )看病”到“會(huì )講病”，從單向告知到共情溝通，醫生在數智平臺上的成長(cháng)，正是醫學(xué)科普從專(zhuān)業(yè)圈層走向公眾視野的生動(dòng)縮影。

醫學(xué)科普任重道遠

專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)影響受眾理解

如今，醫學(xué)科普內容日趨專(zhuān)業(yè)，參與醫生數量越來(lái)越多、水平越來(lái)越高，科普內容也更深入。但隨之而來(lái)的問(wèn)題是，視頻中密集出現的醫學(xué)術(shù)語(yǔ)，普通觀(guān)眾可能看不懂。相關(guān)疾病議題，早已從簡(jiǎn)單的病名介紹，發(fā)展為包含病因機制、病理特征、治療路徑等多維的知識體系。這種專(zhuān)業(yè)化的傳播結構雖然增強了內容的科學(xué)性，但也提高了受眾的認知門(mén)檻。

以皮膚疾病科普為例，從濕疹的干性、角化性，到疣類(lèi)的扁平疣、跖疣等，大量的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)直接被搬到屏幕上。這種專(zhuān)業(yè)化的表達雖然準確，但也容易引發(fā)評論區受眾的疑惑：這些分類(lèi)代表什么？我的情況屬于哪一種？甚至有人因術(shù)語(yǔ)陌生而引發(fā)對病情的過(guò)度擔憂(yōu)。

同質(zhì)化與低俗化內容難以杜絕

當前，部分醫學(xué)科普視頻在內容上呈現出同質(zhì)化與模版化傾向，就像流水線(xiàn)上生產(chǎn)出來(lái)的，內容都差不多，受眾往往難以從中獲得具體實(shí)用的指導。

一是“長(cháng)轉短”復制現象普遍。不少賬號將線(xiàn)下講座、直播講解或長(cháng)視頻拆解為多個(gè)短視頻切片，并高頻發(fā)布，雖提升了更新速度，但過(guò)度拆解導致信息重復、內容碎片化，讓觀(guān)眾難以抓住重點(diǎn)。

二是選題雷同，表達模式固化。部分醫生圍繞同一病種反復創(chuàng )作，只是稍作表述調整，卻未能結合不同人群的健康情況提供差異化解讀，難以滿(mǎn)足多樣化的科普需求。

不僅如此，在算法偏好互動(dòng)和情感共鳴的機制下，部分賬號為追求流量逐漸偏離專(zhuān)業(yè)軌道。例如，討論兩性健康話(huà)題時(shí)，采用隱晦的軟色情表達或制造獵奇視角來(lái)博取關(guān)注，這種內容不僅削弱了科普的專(zhuān)業(yè)性，也有違醫療從業(yè)者的職業(yè)倫理。

適度的獵奇本可作為吸引關(guān)注的敘事策略，若與科學(xué)解釋結合，能增強內容吸引力。但當獵奇成為目的而非手段時(shí)，內容易滑向低俗，喪失傳播底線(xiàn)。

AI科普潛藏風(fēng)險?

技術(shù)的更迭往往改變著(zhù)人們獲取知識的方式。2024年，短視頻平臺推出“AI分身”功能，醫療健康成為主要應用場(chǎng)景之一。通過(guò)醫生AI分身獲取個(gè)性化科普內容，逐漸成為公眾獲取健康信息的新途徑。不少人已經(jīng)形成了與AI高頻互動(dòng)的習慣，有人表示“我們每天都聊，好幾個(gè)月了”。

然而，在技術(shù)拐點(diǎn)上，機遇與風(fēng)險并存。AI賦能醫學(xué)科普的同時(shí)，也帶來(lái)一些問(wèn)題。部分醫生使用的AI虛擬形象表情僵硬、口型對位不準，更有甚者，利用生成式人工智能技術(shù)偽造醫生身份、編造聳人聽(tīng)聞的病例故事博取關(guān)注，這些做法違背醫療倫理，也損害了醫學(xué)科普整體的公信力。

醫學(xué)科普為何“偏科”

當前醫生創(chuàng )作科普視頻，需兼顧專(zhuān)業(yè)性與觀(guān)眾喜好。調研發(fā)現，“肺健康”話(huà)題如肺結節、肺癌等呼吸系統疾病成為醫學(xué)科普的熱點(diǎn)內容。在分析的15萬(wàn)余條短視頻中，提及肺癌的占4.92%，提及肺結節的達8.47%。相比之下，涉及神經(jīng)系統疾病及其他復雜慢性病的比例明顯偏低。

為何健康信息呈現結構失衡？復旦大學(xué)公共衛生學(xué)院預防醫學(xué)教研室主任鄭頻頻教授解釋?zhuān)骸岸桃曨l平臺上哪些疾病話(huà)題更受關(guān)注，其實(shí)并不完全取決于它在公共健康領(lǐng)域有多‘重要’，而是受到疾病與大眾的心理距離、疾病在短視頻中的視覺(jué)可視性、平臺的推薦機制等因素的共同影響?！?/p>

近年來(lái)，隨著(zhù)影像學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和人們體檢篩查意識的提高，肺結節的檢出率逐漸升高。與此同時(shí)，健康博主往往采用“圖像+講解”的模式展開(kāi)與肺相關(guān)的醫學(xué)科普，生動(dòng)直觀(guān)、易于理解。例如，張薔（化名）向調研組推薦了影像科孫靜醫生的賬號，“她的視頻總是配合使用很多影像圖片和三維動(dòng)畫(huà)”，以“一張CT片，講一個(gè)病”的形式，清楚地展示出了“看得見(jiàn)的健康威脅”。

由于公眾關(guān)注度高，肺健康視頻通常獲得更多點(diǎn)贊評論，更容易觸發(fā)平臺推薦機制。在流量驅動(dòng)下，部分醫學(xué)科普內容呈現“高專(zhuān)業(yè)—低反饋”的特點(diǎn)，體現了健康議題傳播中的結構性失衡。

讓醫學(xué)科普“破圈”又“入心”

聚焦需求，破解醫學(xué)科普資源錯配局面。當前，大量醫學(xué)科普資源向少數熱點(diǎn)議題過(guò)度集中，不僅超出了公眾實(shí)際信息需求，造成資源浪費，還可能引發(fā)誤導。相比之下，部分具有重大防治價(jià)值的疾病，卻缺乏相應科普知識。復旦大學(xué)附屬中山醫院心臟超聲診斷科主任醫師陳海燕以心臟淀粉樣變?yōu)槔赋觯骸搬t學(xué)研究表明，許多曾被視為罕見(jiàn)的心臟疾病，其實(shí)際發(fā)病率高于既往認知，其中部分疾病甚至出現了可顯著(zhù)降低死亡率的特效療法。然而，這些能挽救生命的醫學(xué)進(jìn)展，卻未能轉化為公眾的普遍認知，形成了亟須彌補的知識鴻溝?！?/p>

醫學(xué)科普不是“什么‘紅’講什么”，而應是“大家需要什么講什么”。華東師范大學(xué)傳播學(xué)院副院長(cháng)于晶副教授指出：“在大數據、人工智能快速發(fā)展的當下，醫學(xué)科普的科學(xué)規范發(fā)展，離不開(kāi)技術(shù)的加持，但要注意的是需要營(yíng)造一個(gè)科學(xué)的健康知識傳播生態(tài)?！?/p>

為提升科普效能，在管理端，應建立跨部門(mén)議題協(xié)調機制，依托平臺數據監測與公眾需求調研，動(dòng)態(tài)制定《重點(diǎn)疾病科普資源配置清單》，明確各領(lǐng)域傳播資源的基準比例。在科普內容端，加強專(zhuān)業(yè)內容供給力度，依托行業(yè)協(xié)會(huì )建立“全病種科普專(zhuān)家庫”，引導相關(guān)領(lǐng)域專(zhuān)家有針對性地填補科普空白。在平臺端，應優(yōu)化算法機制，對過(guò)度飽和的議題進(jìn)行流量調控，為罕見(jiàn)病、慢性病等內容設立“專(zhuān)屬推薦通道”，通過(guò)大數據實(shí)現精準推送，提高科普信息觸達率。

提升醫生科普能力，構建立體化傳播格局。醫學(xué)科普應構建多層次、立體化的內容傳播體系，避免“淺層內容同質(zhì)化”或“深層內容晦澀化”。

一方面，提升醫生的科普表達能力。醫學(xué)科普既包括基礎知識的普及，也需注重啟發(fā)公眾利用有效信息增強個(gè)人健康意識。另一方面，應構建“老中青協(xié)同、專(zhuān)科全覆蓋”的醫生科普創(chuàng )作矩陣，在一定程度上開(kāi)展醫學(xué)科普“線(xiàn)上會(huì )診”。此外，醫學(xué)科普工作中，還應注意針對不同病例類(lèi)型引導相關(guān)醫生參與。例如，鼓勵年輕醫生進(jìn)行常見(jiàn)病的科普創(chuàng )作，鼓勵資深專(zhuān)家對復雜疾病和罕見(jiàn)病發(fā)聲。

強化平臺責任，營(yíng)造清朗科普生態(tài)。一是強化科普人員資質(zhì)審核。針對醫療機構、醫學(xué)院校、醫藥研發(fā)等不同領(lǐng)域的從業(yè)人員，應分類(lèi)開(kāi)展賬號資質(zhì)認證，防范虛假身份注冊。同時(shí)，清晰展示賬號的專(zhuān)業(yè)資質(zhì)信息，便于用戶(hù)評估賬號內容的權威性與專(zhuān)業(yè)性。

二是規范商業(yè)行為，杜絕違規帶貨。在健康消費需求增長(cháng)與醫生個(gè)人流量效應的雙重推動(dòng)下，部分博主通過(guò)廣告植入、商品櫥窗等方式進(jìn)行商業(yè)變現。平臺應嚴格依據相關(guān)政策，禁止其以科普之名行營(yíng)銷(xiāo)之實(shí)。對借科普名義植入產(chǎn)品、夸大療效、誤導消費的行為，應依法采取下架、限流、封號等階梯式處置，并定期公布典型違規案例，強化警示作用。

三是治理低俗不良內容。部分內容看似傳播醫學(xué)知識，實(shí)則摻雜不良誘導元素，缺乏專(zhuān)業(yè)依據，容易對公眾、特別是青少年群體產(chǎn)生誤導，淪為博取流量的工具。平臺應積極聯(lián)合相關(guān)專(zhuān)業(yè)機構與學(xué)者，建立健康內容識別機制，制定科普議題的分級分類(lèi)審核標準，完善“關(guān)鍵詞篩選+畫(huà)面檢測+人工復核”相結合的多層次審核流程，確保存疑內容得到及時(shí)、專(zhuān)業(yè)的判別與處理。同時(shí)，應優(yōu)化算法機制，營(yíng)造清朗創(chuàng )作氛圍。鼓勵平臺創(chuàng )新流量引導策略，對醫學(xué)知識扎實(shí)、導向健康的科普作品給予優(yōu)先推薦和資源傾斜，樹(shù)立優(yōu)質(zhì)內容標桿。同時(shí)，對部分偽科普內容，則采取流量限制、搜索降權等措施，逐步壓縮低質(zhì)內容的傳播空間。

四是暢通社會(huì )監督渠道。平臺應優(yōu)化舉報反饋機制，對違規帶貨、低俗內容等問(wèn)題設置快速處理通道，鼓勵公眾參與共治，形成監督合力，共同維護清朗有序的網(wǎng)絡(luò )健康科普環(huán)境。

系統施策，引導醫學(xué)科普向好向優(yōu)。技術(shù)正以前所未有的速度重塑健康科普格局。AI剪輯、數字人播報、大模型生成等技術(shù)將科普短視頻制作的時(shí)間壓縮至分鐘級，也使全天候在線(xiàn)的虛擬醫生成為可能。然而，當醫學(xué)知識被塞進(jìn)算法流水線(xiàn)，風(fēng)險也隨之放大，安全隱患時(shí)而顯現。

天津師范大學(xué)管理學(xué)院數據科學(xué)系副教授翟羽佳表示：“面對數智時(shí)代對我國醫學(xué)科普與平臺治理提出的新挑戰，需要強化頂層設計、推動(dòng)標準設立、實(shí)現多元共治?！?/p>

以人工智能技術(shù)在醫學(xué)科普中應用為例，應構建“權責清晰、技術(shù)完備、多方協(xié)同”的治理框架。首先，政府應發(fā)揮主導作用，通過(guò)完善法規、制定技術(shù)規范等，為AI技術(shù)在醫學(xué)科普領(lǐng)域中的應用劃定邊界，明確責任歸屬。同時(shí)，應建立AI生成內容的專(zhuān)項監管體系，所有AI生成的內容，都應標注“AI生成”或“人機協(xié)作”字樣，并在顯著(zhù)位置注明醫學(xué)信息來(lái)源。其次，行業(yè)層面，應推動(dòng)醫學(xué)專(zhuān)家與技術(shù)團隊深度合作，建立覆蓋AI內容生成全流程的審核機制，落地更具前瞻性、適應性的行業(yè)標準。特別是，在模型訓練的初始階段即引入專(zhuān)業(yè)審核與倫理評估，確保生成內容科學(xué)、真實(shí)。此外，應著(zhù)力提升公眾對醫學(xué)科普內容的鑒別能力，通過(guò)健康素養教育普及基本醫學(xué)常識與科學(xué)方法，引導公眾理性看待科普內容。

在監管層面，相關(guān)部門(mén)應積極推動(dòng)建立短視頻協(xié)同治理體系，重點(diǎn)防范“販賣(mài)焦慮”和“認知誤導”等問(wèn)題。建議進(jìn)一步完善統一的醫學(xué)科普內容審核與傳播指南，嚴禁濫用極端案例、渲染疾病風(fēng)險等行為，加強對不良內容的識別與處置，促進(jìn)網(wǎng)絡(luò )醫學(xué)科普規范、有序、高質(zhì)量發(fā)展。

經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的培育，我國網(wǎng)絡(luò )醫學(xué)科普，正逐步走向成熟。我們既應對亂象保持警惕，及時(shí)治理，也要鼓勵高質(zhì)量科普創(chuàng )作，讓優(yōu)質(zhì)科普內容“破圈”又“入心”。

（作者：光明日報聯(lián)合調研組 調研組成員：復旦大學(xué)課題組王帆、孫少晶、仇萬(wàn)山、劉志遠、陳大喜、孫銘菲、張靜怡、阿迪娜、莫鴻飛、孫舒悅、曾一埔、劉澤皓、鄭力帆、葛浩宇；本報記者蘭亞妮、紀博、石永程）