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醫療行業終于迎來了大模型時代。

醫療行業有著極強的特殊性，大模型進入到醫療行業既要保證效率的提升，同時又絕不能以犧牲安全和準確性為代價，這就對大模型平臺的通用技術和垂直領域認知有著極高的要求。

百度不負眾望，恰同時滿足這兩個條件。

1、百度發布靈醫大模型

近期，百度正式發布國內首個“產業級”醫療大模型——靈醫大模型。發布會上，百度正式宣布面向大健康上下游產業開放靈醫大模型測評、試用，推動醫療行業的數字化和智能化進程。

百度靈醫大模型的推出，對于醫療行業來說有里程碑意義。

百模大戰之下，雖然很多企業也推出了醫療大模型，但如果深究，其實這些產品并不能達到“產業級”，一是產品單薄只能滿足部分場景應用，二是安全和準確級別，不能達到產業要求。

靈醫大模型的服務能力涵蓋了醫療行業的整個產業鏈。據了解，靈醫大模型涵蓋了模型層、能力層和應用層三層服務架構，能夠滿足醫-患-藥等不同角色的使用需求。

模型層方面，靈醫大模型推出三個版本，Lite版、旗艦版和定制版，為數據和算力不同的企業提供了不同的選擇。

能力層，靈醫大模型主要以API或AI插件的方式開放基礎能力、提供服務，比如醫療問答、病歷生成、文檔理解等，合作伙伴可以API方式調用這些能力，或是基于AI插件將大模型的能力嵌入到已有產品系統中，打造AI原生的應用產品。

應用層方面，靈醫大模型還為患者、醫院、企業等終端用戶提供AI原生應用，推出靈醫Bot，通過智能醫生助手、智能健康管家、智能企業服務滿足“醫-患-藥”各自的特定需要。

靈醫大模型涵蓋了不同角色的不同使用場景，既包括“醫患藥”不同的使用者角色，也包括對數據和算力有不同需求的機構，實現了產業全面覆蓋，真正意義的做到了模型即服務。

除了對產業鏈的覆蓋度，要達到產業級必須重視安全性和專業度。

在測評中，靈醫大模型和國內外其他大模型分別作答，并先后邀請了百余名、十年資歷以上的三甲醫生，對大模型的作答結果進行了盲評。

最終，靈醫大模型測評結果多維度領先同類，尤其是在安全性、邏輯性和理解力方面，取得了大幅領先，也表現出優異的準確性和穩定性。

百度宣布向大健康上下游產業開放靈醫大模型邀測，在國內醫療大模型行業也尚屬首次。

雖然，大模型成為先進技術領域的熱門，不乏將大模型應用到醫療行業的企業和產品。

但是，觀察現如今市面上的醫療大模型，兩個問題不容忽視。

一個是有些企業算力不足或是對于醫療行業了解不夠深入，不能夠為行業提供產業級應用，或者只是能夠做一些比如掛號、線上問診等基礎層面的應用。

更甚者，為了蹭熱度，未經過任何預訓練只進行了局部的指令精調，甚至是以傳統模型或者語料問答的方式，便對外稱做醫療大模型。

服務效果很難達標，造成客戶對大模型的映像偏差，這無疑是對醫療行業大模型應用起到了反面作用。

2、技術和數據保持優勢

靈醫大模型的專業度來自于數據和算法的優勢。

數據上，百度有著和多家藥企、醫院、醫生的合作經驗，尤其是，百度健康自身多年來沉淀的健康數據是其他大模型所不能企及的。

靈醫大模型在預訓練時采用了千億token的醫療類訓練語料，為保證數據的準確性和多樣化，靈醫智惠與人衛智數、愛思唯爾 (Elsevier)等業內權威醫學知識庫達成深度戰略合作，在智慧醫療相關產品及服務維度深度合作，保證循證AI的基因。

目前，靈醫大模型已積累近100類的醫療AI機器學習任務，整合800+家醫院、2000家藥企、4000多家基層診療機構的智慧醫療服務經驗。

在模型訓練過程中，靈醫智惠兼顧醫、患、藥三方信息，先后投入了自有積累的超1000萬優質醫療問答數據、超2000萬多語種醫學文獻資源、超2億用戶每日醫療類搜索數據、超5億權威健康科普內容……這些海量的醫療訓練數據，加上反饋強化學習機制，確保了靈醫大模型給出的每一條回答都能有跡可循。

獨特的算法也是靈醫大模型能夠實現產業級應用的保障。

眾所周知，醫療產業對安全、準確性的要求極高，這需要對于醫療領域有足夠的know-how。

而通用大模型的一個特點是開放性，這恰恰是在醫療健康領域里需要控制和收斂的。

靈醫大模型加入了多重的策略機制，最核心的就是將循證AI技術，深度整合到訓練過程中，避免大模型自己創造醫療知識，避免“幻覺”的產生，也避免輸出有害于人類的言論。

另外，通過反饋強化學習機制，大模型通過內部和外部的雙重反饋優化，持續增強專項能力，通過數據+技術的結合，最終保障生成內容準確可考，有理有據。

百度推出靈醫大模型的速度足夠快，這也側面展現出了百度的AI沉淀和技術實力。

要知道，今年初大模型開始成為熱門，國內眾多企業推出大模型也是在年中，百度能夠如此快地推出醫療產業級大模型可謂迅速。

百度能夠在醫療領域推出產業級的大模型，除了醫療領域的深刻認知，也離不開文心大模型作為底座的支撐。

今年3月，百度在國內率先推出文心一言，成為國內第一個生成式AI。

此后，文心大模型不斷迭代，已經進化到3.5版本。

根據IDC發布《AI大模型技術能力評估報告，2023》，靈醫大模型的技術底座百度文心大模型3.5拿下12項指標的7個滿分，綜合評分第一，算法模型第一，行業覆蓋第一，體現了百度文心大模型的基礎技術深度和產業應用覆蓋廣度。

文心大模型作為靈醫大模型的技術底座，能夠為靈醫大模型提供諸多的底層技術支撐。

比如在智能導診的功能上，對于患者的癥狀表述，大模型需要在人機對話、語義理解上提供支撐，這樣才能準確地了解到患者的需求。

以固生堂的合作為例，中醫醫療服務龍頭固生堂利用靈醫大模型提供的底層技術能力，重構了線上診療業務，并推出了面向患者的智能健康助手，24小時在線為患者提供精準的分導診和智能客服能力，并且支持開放式的醫學和病情問答。

3、商業化基礎深厚

靈醫大模型是國內首個“產業級”醫療大模型，也是國內首個實現商業化落地的醫療大模型。

百度集團資深副總裁、大健康事業群總裁何明科表示，靈醫大模型目前已經和很多客戶達成商業合作，深度共創了很多好的應用，致力于幫助客戶提升運營效率，促進商業增長。

這也是靈醫大模型的不同之處，深厚的商業合作基礎讓靈醫大模型并非空中樓閣，而是在實際的業務場景中誕生。

另外，百度HCG本身就有著龐大的客戶群體，包括800+等級醫院、4000+基層醫療機構、30萬名醫生、數億患者、以及超過2000家的藥企。

這也是百度醫療大模型一推出便是產業級的秘密。

百度靈醫大模型本身就是根據實際業務推出，并不缺乏實際應用場景；百度還擁有數千家的潛在客戶，直接推出覆蓋全產業鏈的醫療大模型，能最大化地實現大模型的快速推廣，實現效率的最大化。

與此同時，更多的業務場景接入，也能夠幫助大模型實現各個應用層的打通，讓數據跑起來更加暢通。

百度大健康事業群AI產業部總經理劉軍偉表示：“作為產業級大模型，服務場景必須要覆蓋整個大健康產業鏈，包括公立醫院、科研機構，也包括藥械企業、互聯網醫院平臺等全產業鏈。”

據了解，靈醫大模型已與固生堂、零假設等達成合作，并已定向向公立醫院、藥械企業、互聯網醫院平臺、連鎖藥房等200多家醫療機構開放體驗。

醫療大模型為相關機構帶來了效率倍增。數據顯示，在輔助醫生生成病歷方面，傳統純人工需要30分鐘書寫的病歷，在大模型的支持下只需要秒級就可以生成，全面提升工作效率。

數據顯示，固生堂作為早期接入靈醫大模型的醫療機構，其接入后患者掛號體驗滿意度提升了12%，客服人員工作效率提升76%。

這種效率的提升，不僅為醫院、醫生、患者提供了便利，也為緩解當下的醫療資源起到了巨大的支撐作用。

目前，我國的醫療資源緊張，尤其是頭部醫療資源在分配和利用上壓力較大。百度靈醫大模型大規模應用后，能夠有效地為醫院和患者在分導診、線上問診、輔助診療等環節提升效率，這未嘗不是解決當下醫療資源問題的一種技術途徑。