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　　是不是很惊讶？我们印象中行业里非常重要的一个Super平台，竟然克制这么多年，从没声势浩大地自我吆喝。

　　那么，好奇心来了，且至少有三点：❶ 为什么说医疗不可能三角，出现了一个相对最优解？❷ 在没办B端盛会的这几年，百度健康都打了哪些地基？❸ AI大模型来了，百度健康的里有几发？

　　经济学里，有一个不可能三角问题，指的是金融政策方面，资本自由流动、固定汇率和货币政策独立性，三者不可能兼得。

　　在医疗服务行业，也存在一个“不可能三角”概念，即医疗服务的可及性、费用成本、质量和效果，三个相互矛盾的目标，很难同时实现，用大白话解释就是：没办法同时让老百姓“看得上病、看得起病、看得好病”。

　　有一些物理常识的同学都知道，想象力不够维度来凑，没错，关键解题思路就是升维，而升维工具就是AI，行业终于守到一个大模型的Timing。

　　2024年7月19日，在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专门指出，针对医疗行业的“不可能三角”，AI是重要的解题思路（注：不是彻底解决问题，而是当前一个最优解）。

　　作为一个全球范围的行业难题，且不说已经实现与否，敢于直面关键问题，就非常有勇气了，从供给侧、从根源、从结果来反推路径，好像在逻辑上还能自洽。

　　要知道，这是百度大健康事业群，自2021年成立以来，举办的第一届产业生态大会，很多数据也是首次向外界披露。

　　早在2018年，百度就开始布局权威医疗内容生产，尝试AI+医疗场景融合的产品，譬如CDSS（临床决策支持系统）；

　　2020年，百度健康品牌正式成立，开始构建服务生态，医药电商、在线问诊等服务便是在当时上线年，百度大健康事业群建立，完成了医疗健康板块的资源能力整合；

　　又经过三年发展，“患医药”服务闭环逐渐搭建完成，大模型等Al生产工具落地应用，为其赋予了全方位的“智能生产力”。

　　背靠着大百度生态，经过数年深耕，百度健康取得了4个小成绩，为即将到来的AI变革打下坚实的地基。

　　截止目前，百度健康合作了3000余家专业内容机构等，沉淀了6亿条健康内容，涵盖了广泛的健康知识和信息，日均3亿+次的健康检索；

　　百度健康收录了16万+家公立医疗机构信息，通过各种医院信息、科室信息、以及权威榜单，同时融合了AI到院以及基于LBS（位置）等，实现用户就医信息等满足与推荐；

　　百度健康平台已吸引30余万医生入驻，累计服务超过2.1亿患者，成为全网最大的互联网医院之一；

　　与百度健康合作药械企业超1000家，专业科普信息覆盖了98%的常检索药品，确保用户能够获取准确的药品信息。

　　在接受采访时，何明科曾多次表示，“百度健康是行业「赋能者」角色，用互联网+AI全面赋能‘患医药’，已经产生了关键价值。”

　　在古典互联网医疗时代，搜索+健康的旧故事确实少了点想象力，前些年百度健康更多的是稳健策略，既不保守也不冒进，尽可能保持基本面的稳定。

　　虽然各家也都在发力AI和大模型，但百度集团在AI技术储备上的先发优势（官方数据这些年研发成本超过1000亿），文心一言、文心一格的率先发布，这些都是经年累月、日拱一卒的硬实力。

　　一方面，背靠百度生态，天然拥有互联网超级流量的连接能力；另一方面，百度健康积极开拓医疗行业的AI场景，在落地层面展现了极高的组织效能。

　　关于AI大模型在产业端应用，尤其面向C端时，是古典互联网的综合类为王、还是细分垂直类胜出，行业内还没有达成统一共识。

　　基于C端用户多元且复杂的需求场景，在产业生态大会上星空体育综合，百度健康正式发布了「健康智能体家族」，包括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。

　　百度健康的基本思路是，围绕患者就医旅程的各个环节、结合“患医药”各方的需求，聚焦核心场景，有不同的创新解决方案和基础、前沿的突破。

　　目前，AI健康问答服务日活用户已超过200万，AI用药助手累计服务超2000万人次，AI医学报告支持100种报告类型、综合可用率超过95%。

　　为了适配企业的需求，同时推出了AI健康助手的渠道版，支持分渠道配置皮肤、文案和问答内容，目前已经在人民日报健康客户端、中国听力医学基金会、海南乐城医疗先行区等多家机构及医院上线，也收到了非常好的反馈。

　　面向医院和药企，百度健康也推出多款产品，比如在线医疗Copilot、AI智慧门诊、大模型升级CDSS等，均在与产业链条上的主体展开合作，且取得了不错的反馈。

　　以“AI智慧门诊”为例，这是一款以文心大模型为技术底座、由百度健康提供给医院的解决方案，功能涵盖

　　等多个服务模块的产品，不仅能为患者解决挂号、候诊、就诊等环节的多个痛点难题，还能帮助门诊医生提高效率、减轻工作负担。对于普通患者来说，稍微大一点的医院规模大、科室多、专业细，面对这个“庞然大物”，很多患者都是一脸懵，即便是玩转互联网的年轻人很多时候也得四处求助，更何况是老年人等弱势群体。什么病症挂什么科、特定病症该找哪位医生医治、能不能抢上专家号、面诊过程如何保证高效进行等问题，不仅困扰着患者，也考验医院的就医体验。

　　引导患者对病症进行准确描述，再基于大模型的推理能力进行归纳汇总，为患者精准匹配与病情相适应的临床科室和专家，并辅助挂号。在支持“自助开单”的医院，这一功能还可帮助医院根据患者病情需要主动建议自助开单，引导患者在诊前做完关键检查，减少患者反复就诊、来回奔波的麻烦，从而提高医院患者的就医体验。而且，该“门诊”还有“智能加号”的功能，通过多模态AI交互与病情整理，基于定制大模型的推理能力综合判断病情严重程度与诊疗资源情况，智能判断加号资格发放。

　　为进一步提升诊室内的医患沟通效率，“智能候诊室”功能应用而生，通过以医生数字人为载体的多模态AI交互，引导候诊患者将等待时间利用起来，在多轮一问一答的语音对话中完成就诊病情录入，并通过AI大模型将病情整理成为规范的病史小结，发送至医生诊室内的工作站，方便医生在患者进入诊室时提前了解患者病史。基于病史小结，医生可以将门诊时间更专注地用在与患者更深入、更个性化的沟通交流中。

　　据悉，“AI智慧门诊”为专家大概节省了85%的加号筛选的时间，为武汉协和医院甲乳外科带来了262位精准的患者，让140位患者及时得到了手术治疗；预问诊的病例可用率达到90%。目前武汉协和已经在全院的范围之内推广这个功能，已经有近1500名医生开通使用。

　　除此之外，百度健康还有一个探索性的产品，是CDSS+大模型结合的探索。在大模型的加持之下，CDSS以后在大医院将不再只是评级的产物，而是实打实医生工作的AI助手。

　　过去几年，国家设计了一系列评级机制来推进智慧医院的建设，作为评级中的重要一环，各级医院都在快速地建设临床决策支持系统，也就是CDSS。百度健康紧抓政策窗口期星空体育综合，围绕CDSS提供了智慧诊疗相关的产品，几年下来，从评级的支持到场景的细化，到现在质控的拓面和知识的增强，累计覆盖了大概800家等级医院，也助力超过70家医院通过了国家电子病历评级的高等级评审。

　　此外，在协同药企层面依然少不了AI的助力。依托百度健康互联网医院，诊后管理随访的患者量已经超过了50万，有了这些数据，在诊后随访引入AI应用，即能助力新药院外高效推广。

　　面向产业客户，百度健康全新发布灵医开放平台，旨在通过大模型能力的输出，为合作伙伴赋能，助力产业伙伴经营提质、增效、降本。

　　去年9月，百度健康在全行业第一个首发了产业级的医疗大模型——灵医大模型，已经基本形成了MOE+终端组件+智能体的三层技术架构，并且在科普内容、互联网医院、智慧医院、智慧诊疗、开放平台的产品上得到了广泛的应用。

　　截至目前，百度健康在C端场景，已累计打造和沉淀了超20类智能体，初步形成了以健康助手渠道版为主轴的智能体矩阵；在纯To B场景，也已形成5大核心API+3大产品套件 +Ν个基础API的能力集合，行业付费客户累计超过100家。

　　其中，五大高频的医疗服务API包括分导诊、预问诊、药品问答、症状自诊、辅助诊断等，API性能也在持续的迭代改进，准确率和可用率均已经达90%以上。

　　除API外，百度健康也提供「开箱即用」的标准化产品套件服务，也就是同时包含了API的能力，也包含了页面级部署的能力，目前已经建设完成像医学报告解读、知识库问答、医生数字人分身等平台套件。

　　春江水暖产业链先知，AI大模型对医疗产业的变革，不仅仅是理念和理论可行性的存在，已经逐步在每一个细微的角落延展开，不少企业已经尝到降本增效蛋糕边的味道。

　　众所周知，一款好的大模型应用需要具备两个最基本的条件，一是大模型的底座能力，二是合适的应用场景。这也需要更多合作伙伴，一起深度挖掘应用场景，孵化更多标准化产品。