AI落地健康赛道 百度欲破解医疗“不可能三角”

图片来源于网络，如有侵权，请联系删除

“去年的大模型起步阶段的比拼，大家更多的是比参数量、比发布时间；现在已经走到落地阶段，我们发现，某些小模型往往更性价比更高、迭代效率也更高。” 百度大健康事业群策略研发总经理黄海峰，7月19日接受证券时报记者采访时，这样介绍AI落地阶段的一些新变化。

医疗健康行业被誉为是“永远年轻”的行业，在中国的市场规模已达到万亿级别且始终保持着稳定的增速。虽然AI不能直接给人类看病，但AI却是在加速渗透，譬如改变大家的就医决策和就医行为，辅助医疗终端设备和软件分析平台用于健康管理，驱动新药研发等。百度大健康也试图通过AI+互联网赋能医疗健康行业，创造出更多更好的医疗解决方案。

去年百度发布国内首个“产业级”医疗大模型灵医大模型，并面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用，推动医疗行业的数字化和智能化进程。在具体使用场景上，灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历，根据医患对话精准分析生成主诉、现病史等内容。

在7月19日举办的百度健康产业生态大会上，百度集团资深副总裁、百度大健康事业群组总裁何明科认为，医疗行业存在“不可能三角”，即效率、成本、质量难以兼得，AI则是最好的解题方案。他介绍，AI能精准匹配医药患，解决罕见病及重疾无药可救的问题，实现“看得上病”；AI健康助手随时随地免费地满足日常健康咨询需求，实现“看得起病”；基于智慧门诊让确有需求的患者“抢”到专家号，并用AI提升基层医生的诊疗能力，实现“看得好病”。

百度健康是全网获取医疗健康信息的第一入口、也是全网最大的就医决策平台。记者在大会上获悉，百度健康用互联网和AI消灭“信息差”实现了医药患各方的精准匹配。这包括用 “AI+科普”提高居民健康素养，用“AI+诊疗”精准调配医疗资源，用“AI+医药创新”助力药企前期筹备、上市推广、医生教育到患者服务全链路。据悉，基于百度日均3亿次的健康检索，百度健康已吸引30余万专业医生入驻，累计服务超2.1亿名患者，并合作了800余家医院和1000余家药械企业。

在黄海峰看来，医疗大模型从几个维度与传统大模型存在区别，包括数据、面向不同任务的专业能力等方面。“医疗大模型数据包括医院脱敏后数据等，垂类大模型也能够更适配行业需求。其中在数据方面，医院的病历数据只是一环，包括书籍、教材、论文等都是数据。同时，还可以与头部医院合作的，数据脱敏之后，也可以实现数据打通。”

黄海峰认为，通过用大模型更像“高中的学霸”，什么都学些。垂类大模型更像“本科生”，而要想成为专家，还需要任务的精调，辅助更高质量的数据。百度有具体任务的积累，还有能力不错的小模型，借助小模型可以“教”大模型，可以植入大模型，比原来小模型能力更强。

与“百模大战”类似，在医疗健康领域，大模型入局者众。包括港股公司医渡科技等在这方面都有布局。在通用大模型价格战打得如火如荼的背景下，医疗大模型的竞争格局又会怎样演进呢？

在黄海峰看来，市场不需要这么多的垂类大模型。“差异化在于对业务场景的理解上，做大模型的办法和投入度也不一样。我认为垂类大模型出现价格战的可能性不太大，从最终用户角度来看，最大花销不是token数量，还是要取决于服务能力。”

为了增强服务能力，百度健康今日还发布了健康智能体家族：AI精准找医生、AI医学报告解读、AI用药助手、AI皮肤检测、AI睡眠助手等产品。它们能以健康助手的形式，服务用户精准找对医院和医生、看懂医学报告单、了解药品用法、多轮解答日常健康问询等，并支持文字图片视频的多模态交互。