治疗师会被AI取代吗？

AI会取代治疗师吗？Hinge Health称，其AI动作追踪技术使每位患者所需的护理团队工时减少约97%。看看哪些工作仍需要真人完成。

先说结论

治疗师并没有变得可有可无。变化的是，这份工作中重复性的部分由谁来做：Hinge Health和Sword Health等平台以真实的患者规模和公开的财务业绩表明，AI指导下的监测可以承担大量常规练习监督工作。

这个职业是做什么的

治疗师，尤其是物理治疗师、作业治疗师和康复治疗师，做的远不止带人完成预设的练习。他们的工作，是根据一个人的身体状况、康复阶段、疼痛、焦虑和生活目标，调整支持的量、顺序与形式。这一职业不只是施行各种技术，还要设计出对方在家里也能坚持下去的支持方案。

AI可以简化周边工作，如文书记录、标准方案建议和远程动作追踪，但干预本身仍然高度依赖人。治疗师的价值在于当场读懂对方的反应，并据此调整支持，而这恰恰是数字康复平台仍交还给持证临床人员处理的部分。

行业医疗

公开数据怎么说

生成式AI暴露度

57 / 100

在188个职业中排第130位

美国政府的分类

高暴露度

美国劳工统计局（BLS），相对AI暴露度类别（2026年）。

由ai-job-risk.net根据四个公开数据集计算，采用0–100的尺度，相对于我们覆盖的188个职业而言。数值越高，表示该职业的任务中有越多是生成式AI能做或已被用于的。它不是失去这份工作的概率。

AI能完成这些任务的程度 56

研究人员的任务分析（Eloundou等人；ILO）。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

AI已被实际使用的程度 59

Microsoft Copilot与Anthropic Claude在该职业任务上的实际使用情况。以在其评估的全部职业中的百分位表示。

美国劳动力市场（BLS 2025–35年预测）

就业人数预计变化，2025–35年: +11.9%
美国就业人数，2025年: 283,700
每年职位空缺（平均）: 13,400
年薪中位数，2025年: US$102,760
入职通常所需学历: 博士或专业学位

BLS 预计变化的原因

BLS 未列出该职业特有的影响因素，因此这一预测主要反映雇用该职业的行业本身的增长或收缩。

数据为BLS职业“Physical therapists”的美国数字。BLS的预测假定技术按历史速度持续发展；它们不是仅针对AI影响的预测。

出处

暴露度指数由ai-job-risk.net根据以下数据集计算（数据截至2026年10月15日）。美国劳动力数字来自BLS，未作改动。

各发布机构均未参与制作、审核或认可本网站。完整引用、许可与方法

治疗师会被AI取代吗？

AI不会取代治疗师，但过去需要到诊所就诊才能完成的工作，已有相当一部分被它自动化了。数字肌肉骨骼护理公司Hinge Health于2025年5月在纽约证券交易所上市，该公司称，其AI动作追踪技术TrueMotion与线下物理治疗相比，可将每位患者所需的人工护理团队工时减少约97%，主要做法是让摄像头和算法来监督常规的居家练习，而这类练习过去需要治疗师在现场看着。这确实改变了康复方案中重复性部分由谁来承担，但这并不能证明治疗师正变得可有可无。

要看清这条界线究竟划在哪里，最明显的例子是数字治疗公司Sword Health。该公司当时估值约30亿美元，2024年末裁减了13名物理治疗师（公司称这是基于绩效的裁员），同时设定的目标是让留下的每位临床人员监督多得多的AI指导患者，而不是直接取代治疗师。2025年1月，Sword还收购了英国的术前康复公司Surgery Hero，由此获得其与18家NHS信托机构的合作关系，也扩大了AI在需要真人介入之前可以承担的术前及标准方案工作的范围。

这两家公司仍然交给持证治疗师处理的，是无法标准化的部分：实时解读疼痛、恐惧和疲劳，判断何时该加大力度、何时该停下，并围绕一个人真实的日常生活而不是通用方案重新设计训练计划。治疗师提供的不只是技术，他们设计的是人们在现实生活中真正能坚持的支持。看待这一职业，更好的方式是把可能被AI加速的任务，与治疗中本质上仍属于人的部分区分开来。

最可能被自动化的任务

AI最适合融入围绕文书记录、标准选项和远程监测展开的治疗任务。Hinge Health自己公布的数据显示，对于康复方案中重复且界定清晰的部分，AI可以走多远；Sword Health等公司病例量的增长，也在很大程度上取决于由AI而不是人来承担这部分工作。

起草标准方案建议

AI可以根据目标和常见病症，生成标准治疗方案的初稿，而基于计算机视觉动作追踪的平台，如今已能在没有治疗师在场的情况下，监督患者在家完成这些练习。这作为起点和日常维持性工作很有用，但判断方案是否真正适合这个人，以及不适合时如何调整，仍然依赖专业判断。

起草记录和进展摘要

AI可以高效整理治疗记录和进展摘要的初稿，这也是推广AI指导护理的公司能让每位临床人员负责的患者数量大幅增长的原因之一。即便如此，治疗师仍需判断，对方的哪些反应在临床上真正有意义，而不只是被记录下来。

远程监测常规居家练习

基于传感器和摄像头的追踪，如今可以统计重复次数、对照参考动作检查姿势，并在有人没有按处方完成方案时发出提示。这类监测过去需要预约到诊所才能完成。它对已知正确姿势的维持期练习效果很好，而对仍在摸索正确动作的早期康复则远不那么有效。

整理并可视化评估项目

AI可以协助整理评估指标，并让整个病例群体的进展一目了然，数字健康平台正是借此向出资的雇主和健康保险计划汇报成效。至于接下来该强调什么，以及这些结果应如何改变针对某个人的支持，仍然属于人的工作。

会保留下来的任务

留给治疗师的，是根据人的实时反应调整支持，以及围绕一个人的生活目标设计支持。任务越依赖即时反馈、动力激发和安全判断，就越牢固地属于人，这也正是为什么连最激进的数字康复平台也保留持证临床人员参与其中，而不是将其移除。

根据实时反应调整负荷

治疗师仍需根据当下的疼痛、恐惧、疲劳或情绪反应，判断该推进到什么程度、何时停止，以及如何调整支持。摄像头可以确认动作是否符合参考模式，却无法判断今天该咬牙克服不适，还是该适当退一步。

支持人们愿意坚持下去的对话

在艰难的康复阶段，治疗师仍需帮助人们保持动力，既给出现实的希望，又不回避困难。正是这种关系层面的工作，使数字康复公司表示每个AI指导的方案仍有真人临床人员监督，而不只是复杂的那些。

围绕现实生活目标设计支持

治疗仍然必须与一个人的真实生活相连，包括工作、家庭和康复的优先事项，而不只是仪表盘上的一个功能评分。让干预与日常生活相匹配，仍是一项核心的专业职责，标准方案即使动作追踪做得再好，也无法替代。

与其他专业人员协作的持续支持

治疗师仍需与医生、护士、家人及其他支持人员协调，使进展在不同场景中得以延续。这种衔接作用超出了任何单一监测平台所能涵盖的范围，仍然很难自动化。

值得学习的技能

对治疗师来说，未来的价值更少取决于单纯的标准方案知识，更多取决于观察反应、调整支持，并将治疗与现实生活中的康复联系起来的能力。随着AI承担越来越多的常规监测，建立在其之上的个体化判断就成了这份工作的全部。

把观察到的反应转化为解读

治疗师不能只是注意到反应，还要解读这些反应对下一步支持意味着什么。随着AI越来越多地接手记录和计数，这种解读能力正是治疗师的病例工作区别于一份监测订阅服务的地方。

重建生活的视角

好的治疗不止于孤立的练习，而是帮助人们在日常生活的背景下重建功能。从这种更广阔的视角出发思考的治疗师，在训练追踪环节越来越多被自动化的情况下，会保持更强的竞争力。

以人们能坚持的方式讲解支持方案的能力

当应用程序也在每天提醒患者时，沟通方式就更重要了，要让持续努力显得切实可行而不是难以承受。能把艰难的支持变成人们真正能坚持做下去的事情的治疗师，仍然非常有价值。

在必要时偏离AI生成的标准方案的判断力

即使算法给出了一份清晰的标准方案或动作追踪目标，当一个人的状况需要另一条路径时，治疗师仍需打破它。AI越擅长生成通用方案，知道何时放弃这些方案就越有价值。

可能的职业发展方向

治疗工作的经验会培养观察、个体化调整、动力支持和康复设计方面的优势。这使人们更容易转向邻近的职业，这些职业同样看重人的支持和实践判断。

护士

在紧密、持续的支持和功能康复方面积累的经验，可以很好地迁移到护理岗位，这类岗位侧重日常患者护理，以及单次诊疗之外的康复监测。

暴露度指数 54/100 · 美国就业 2025–35 +5.6%

心理学家

本来就通过对话和行为改变开展工作的治疗师，可能很适合转向以咨询为主的岗位，在这类岗位中，实时解读情绪反应并调整对话是工作的全部，而不只是其中一部分。

暴露度指数 75/100 · 美国就业 2025–35 +11.7%

社会工作者

把支持与现实生活条件联系起来的经验，也有助于转向侧重连续性、体系和日常生活的社会工作岗位，尤其适合康复取决于诊所之外各种情况的患者。

暴露度指数 66/100 · 美国就业 2025–35 +8.5%

作业治疗师

喜欢根据一个人在家里和工作中实际能做的事来调整方案的治疗师，往往很自然地转向作业治疗，因为这一领域同样强调个体化、着眼现实生活的调整。

医生

想把工作从干预支持扩展到更广泛的治疗责任的人，可能转向医师岗位，并以治疗工作本身所要求的诊断直觉为基础。

暴露度指数 51/100 · 美国就业 2025–35 +3.3%

职业咨询师

帮助人们恢复能力并保持投入的经验，自然地连接到职业咨询岗位，这类岗位侧重帮助人们重返工作，并在变故之后重建方向。

暴露度指数 77/100 · 美国就业 2025–35 +2.9%

摘要

治疗师并没有变得可有可无。变化的是，这份工作中重复性的部分由谁来做：Hinge Health和Sword Health等平台以真实的患者规模和公开的财务业绩表明，AI指导下的监测可以承担大量常规练习监督工作。留下来的是依据实时反应调整支持、维持动力、把治疗与生活目标联系起来，以及在不同服务提供者之间协调长期照护。随着工作内容的变化，职业竞争力将更少取决于标准化，更多取决于个体化的人类判断。

同一行业的对比职业

这里列出的是与治疗师同属一个行业的职业。它们并不代表完全相同的工作，但有助于比较 AI 影响和职业路径的接近程度。

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常见问题

Q.治疗师会被AI取代吗？

治疗师在我们的生成式AI暴露度指数中为57（满分100，在188个职业中排第130位）。它衡量的是工作中有多少是AI能做或已被用于的，而不是这份工作是否会消失。BLS预计，2025年至2035年美国治疗师的就业人数将变化+11.9%。

Q.治疗师的哪些工作最容易被AI取代？

AI最适合融入围绕文书记录、标准选项和远程监测展开的治疗任务。Hinge Health自己公布的数据显示，对于康复方案中重复且界定清晰的部分，AI可以走多远；Sword Health等公司病例量的增长，也在很大程度上取决于由AI而不是人来承担这部分工作。例如：起草标准方案建议、起草记录和进展摘要、远程监测常规居家练习、整理并可视化评估项目。

Q.治疗师的哪些工作仍将由人来完成？

留给治疗师的，是根据人的实时反应调整支持，以及围绕一个人的生活目标设计支持。任务越依赖即时反馈、动力激发和安全判断，就越牢固地属于人，这也正是为什么连最激进的数字康复平台也保留持证临床人员参与其中，而不是将其移除。例如：根据实时反应调整负荷、支持人们愿意坚持下去的对话、围绕现实生活目标设计支持、与其他专业人员协作的持续支持。

Q.治疗师现在值得培养哪些技能？

对治疗师来说，未来的价值更少取决于单纯的标准方案知识，更多取决于观察反应、调整支持，并将治疗与现实生活中的康复联系起来的能力。随着AI承担越来越多的常规监测，建立在其之上的个体化判断就成了这份工作的全部。例如：把观察到的反应转化为解读、重建生活的视角、以人们能坚持的方式讲解支持方案的能力、在必要时偏离AI生成的标准方案的判断力。