42先拿到一条证据链
页面主张：30 天不是学会医疗 AI，而是证明：有人需要、你能交付、质量可判断、风险可控制。
📍 今天
选 1 类岗位 + 1 个窄问题
📍 本周
完成 5 次访谈 + 1 页 PRD
📍 两周
上线可操作 Demo + 红线测试
📍 四周
获得真实用户 + 评测与迭代记录
🚀 然后
用这条证据链去投递、面试和继续学习
最后提醒：转行不是否定此前的医学训练，而是让它在新的系统中产生价值。不要等到知识完整、产品完美、用户很多才开始。先完成一个小而可信的闭环，再用真实反馈决定下一跳岗位和下一层技术。
你不需要先成为算法专家，才有资格进入医疗 AI。
📋 附录 B · 面试问题库（12 题）
这些问题来自字节小荷健康面试与岗位 JD 提炼。建议为每题准备一个有证据的答案，而不是背诵标准回答。
为什么选择这个医疗场景？问题证据是什么？
用户现在如何完成任务？你的方案减少了什么成本？
为什么选择当前模型？基线、任务集、指标与成本如何比较？
RAG 的知识从哪里来？如何处理版本、引用与召回失败？
Agent 可以调用哪些工具？权限、参数、超时和终止条件是什么？
如何评价长输出、多答案任务与医生分歧？
哪些错误属于红线？系统如何拒答或升级人工？
如何处理患者隐私、日志、删除和访问控制？
哪个用户指标最能证明价值？哪个护栏指标防止局部优化？
第一次上线后最意外的失败是什么？你如何修正？
如果接入 HIS／EMR，需要哪些字段、接口与权限？
如果再给两周，你会优先改什么，为什么？
⚠️ 附录 C · 口径与伦理提醒
岗位样本是探索性调研，不代表总体市场；产品数据必须带时间窗口与指标定义；医疗 AI 输出应保持辅助定位，不能用免责声明替代安全流程；真实用户测试前要完成数据最小化、风险红线、人工升级与事件记录。
📎 本节证据来源（全课综合）
- BOSS 直聘医疗 AI 岗位截图调研（2026-06-29，14 张，定向样本，非全市场统计）
- 字节小荷健康 AI 产品实习生一面纪要与复盘（匿名脱敏）
- MedAIBox 项目与公开数据记录（600+ 注册 / 28 天窗口 2,138 活跃 / 21,388 事件）
- 线上问诊智能体实践
- 面试后自学补短板清单