头部平台企业和AI科技公司正“跨界”医疗赛道。

　　相较于今年上半年全国多家头部三甲医院相继高调发布自研AI（人工智能）模型，医院布局大模型正进入“冷静期”，寻求外部AI服务资源成为不少医院的共同选择。

　　与此同时，大模型催化线上诊疗效率提升和服务生态延伸，让一度陷入寒冬的互联网医疗重获市场关注。

　　双重背景下，头部平台企业和科技公司正依托AI技术基座优势和海量的健康搜索数据，持续加注医疗赛道。

　　“平台企业有自己的基因和特点。在没有AI技术加持的时代，他们可能已经拥有千亿级用户流量规模、日均几亿医疗需求数据，但彼时用户线上寻求医疗服务的刚性和频次不足，这导致用户流量始终难以转变成一个独立的业务单元。大模型改变了互联网诊疗效率，也让更多平台企业看到将高频需求转化为特定医疗服务场景的可能性。而需求转化为服务的前提，是攻克平台数据治理、AI幻觉的挑战。”百度健康总经理杨明璐对第一财经表示。

　　所以，在她看来，在AI医疗服务市场发展中，平台企业“入局”时间可能不是最早的，但迭代进程会足够快。

　　也有受访行业人士认为，互联网企业“跨界”医疗的故事往往存在相似之处——大都是从健康科普和“买药”开始，逐渐拓展到医生智能体的训练之中，并在严肃医疗和健康管理等场景中找到自己的一席之地。

　　18日，百度健康基于三大自研大模型，发布涵盖从泛健康、个性化问诊到就医决策和用药推荐、家族健康数据动态管理和风险预测等医疗服务多场景的百度健康AI管家APP，支持真人医生对AI决策进行二次实时核验。在此之前，百度健康针对医生群体发布超级医生工作台，支持患者通过AI初筛链接真人医生。

　　同一周，企查查信息显示，抖音于14日在上海全资成立了上海小荷网络技术有限公司。小荷健康为字节跳动旗下医疗健康品牌，前身为一个医学科普内容平台。今年7月，“小荷AI医生”作为一款独立App上线运行，其核心定位也是“全天候健康管家”。

　　除了百度健康、小荷健康，截至目前，京东健康、腾讯健康、美团买药、商汤科技、科大讯飞、东软等多家平台公司和科技企业，也相继推出了医疗垂直大模型和医生智能体，通过布局互联网医疗，打开与医院、药械企业等医疗服务提供方的合作网。

　　不过，曾有接受第一财经采访的医疗垂直大模型研发的产业界人士和医院人士提出质疑：鉴于高质量、可获取的数据量有限，加之数据处理需要投入大量成本，医疗领域研发者往往在研发模型时，并不会“投喂”来源广泛的大量诊疗数据，以确保规则库质量和数据的权威性。而科技企业往往通过通用型大模型技术“起家”，并在医疗大模型的训练中灌输了大量、来源广泛的患者数据、来自于在不同医疗机构购买的脱敏病例以及不同水平的医生诊疗数据。那么，如何确保此类模型在严肃医疗场景中的决策准确性？

　　有受访AI专家则提出反对：随着医疗体系内容对于模型泛化应用需求增多，通用大模型的通识能力、思考推理能力以及多模态能力将发挥日益重要的作用。

　　基于这一思路，一种抑制AI幻觉的路径是：让大模型在训练中可以获得规模足够大并得到实时更新和校准的诊疗数据和医学数据。与此同时，通过算法迭代，使得大模型能理解医生推理路径；在每次大模型决策后，加入真人医生的复核环节，让大模型同时对医生和用户“开黑箱”。

　　“我们会在训练阶段对数据进行三层加工：第一层是对来自于平台、合作医疗机构、医学期刊等多种来源，涵盖医疗影像、文本、语音等多种模态的数据进行清理和整合，并由真人专家参与数据标注和临床应用补充；第二层是引入专病CoT（思维链）、专科CoT、问诊经验CoT、诊疗指南CoT、病例抽象CoT等技术，将医疗诊疗的专业逻辑‘编码’进数据中，让数据具备医疗决策思维；第三层是泛化增强层，让数据可以在泛健康、消费医疗、严肃医疗、‘药械保’等场景进行准确调度。”百度健康AI管家产品负责人鲁妹告诉第一财经。

　　她还提到，在真实应用场景下，只要涉及严肃医疗，每次大模型决策均会由36万生态合作的医生进行二次把关和签字背书，但凡涉及用药推荐，也都会由真人医生完成。这时，医疗AI平台所做的工作类似于“网约车平台派单”，旨在减少医患双方调度成本、医疗资源不必要消耗并提升诊疗效率，而非用AI取代真人医生。

　　而从商业化的角度，一种受访业界观点认为，尽管互联网医疗已逐渐走出最初的“医药电商”逻辑，但对于用户端所提供的报告解读、就医咨询、线下导诊以及健康管理等方面，仍存在用户黏性不高、收费路径不明等挑战，与此同时医保商保的可支付性仍待进一步畅通。相比之下，面向医疗机构拓展生态合作，或将在一段时间内成为入局AI医疗的平台型和科技企业的发力重点。而院端路径的畅通，也将为互联网AI诊疗平台链接到更多医生资源，并可能由此打通创新药械线上销售。

　　“医疗机构会以安全为底线，对AI大模型的应用作出一些尝试。以我们医院为例，所谓安全为底线，最主要就是建立自己独立的算力平台，再通过对外购买服务器、软件模具等模式，继而落地了10个主流的大数据模型。”北京大学首钢医院副院长关振鹏表示。

　　华中科技大学同济医学院附属协和医院党委副书记孙晖透露，目前，该院与百度健康共同探索的“AI智慧门诊”运行至今，已覆盖全院30余个临床科室。比如，在智能加号服务加号到院的患者中，手术患者占比66.5%，恶性病理确诊率71.4%，专家复核准确率达91.9%，有效实现了医疗资源的精准分配，“患者减负、医生增效”。

　　“前天，我在互联网医院‘秒回’了一个病人的问题，他说‘太快了，谢谢’，紧接着反问了一句：‘医生，你该不会是人工智能吧’。我开玩笑称，我是‘智能的人工’。”孙晖认为，在快速识别病人问题、辅助医生提升工作效率等方面，人工智能对于医院的作用正持续显效。